HUMOの技術

外観検査技術

鏡面加工部品の外観検査(特許出願中)

鏡面・曲面についている僅かな欠損も見逃さない
人間の目よりも確実に

鏡面加工の部品は、言葉の通り加工物の表面が鏡のように仕上がっていて光が反射するため、それについている打痕や傷などの欠損を検出するのは難しく、さらに曲面についている欠損は人間の目で検査するときでも加工物を動かして光の当たる角度を変えないと見つけられないものもあり検査精度の安定が難しいとされていました。
当社では、これを自動化するにあたり加工物にパターンを映し込み、その反射パターンの歪みから欠損を検出する方法を開発しました。当社の方法では、加工物を動かさずに欠損を検出できるので、検出条件が安定しており人間の目で見つけにくいような欠損でも確実に検出することができます。
また、検出した欠損の合否判定においても人間の判定にはムラがでます。当社のシステムでは、一定パターンを対象とする為少数の機械学習による判定で人間の目のムラも解消できました。

 

 

 

 

加工部品の外観検査

確かな画像解析技術で欠損を見逃さない

金属部品を加工することで加工痕上に生じる数十ミクロンの巣穴などの欠損は、人間の目で見て確認をしており自動化は難しいとされていました。それは加工痕と同化してしまう欠損を見つけることが難しいことに加えて欠損は僅かでもあればNGではなく、「これくらい」といった感覚的な基準で判定していたためです。
当社の画像処理は、光源と画像解析の工夫により加工痕を分離処理し欠損を自動で検出することができます。機械学習による中間判定+大きさ、形、色などの判定基準を最適化するアルゴリズムによる最終判定により100個程度のサンプル登録のみで数ミクロン単位の判定を実現し、「これくらい」ではない確かな基準で判定することができました。

 

 

 

 

水晶ブランク外観検査

透明・半透明の物体についている欠損を見つける
人の目を超える画像検出を目指して

縦横数ミリから1ミリ以下、厚み数十ミクロンから数ミクロンのガラス片のような水晶ブランクは、半透明や透明であることから光が偏光・透過するため、それについている傷や変色を検出するのは難しく、従来は人間の目で確認を行っていました。当社の自動選別機は、光源の工夫とアルゴリズムの工夫によって、それを自動で検出することができます。
この自動選別機で検出可能な欠損は、欠け・傷・チッピング・クラック・シミ(変色)およびコーナー角度・面積異常です。複数の欠損を検出するには種類に応じた撮像環境(光源)が必要です。当社では複数の光源下での1枚の画像から色情報により複数の画像を分離処理する事で複数の欠損を同時に検出します。またラップ加工の水晶ブランクは半透明ですが、素材感や個体差などの影響をキャンセルするアルゴリズムを用い、欠損検出を行います。
周波数測定や容量測定、漏れ電流測定などでは、数値と言う共通な合否判定基準がありますが、画像検査は合否判定に曖昧さがあり、人間の目に勝るものはないと言われています。しかし、人間の目には検出にムラがあることから、自動選別機が望まれていました。当社の装置は、「いつかは、人間の目を超える」を目標に進化を続けます。