图像处理系统 FH

将依赖于熟练工感性和经验的“官能检测”自动化。凭借AI技术再现检测方法。

【课题】依赖于熟练工的经验

在官能检测中，允许良品状态有差异。
由于良品状态的判断标准依赖于熟练工的知识，因此很难用以往的FA图像处理系统对其进行定义，并且需要不断进行设置调整工作，这成为自动化的难题。

“AI准确匹配”通过学习良品状态的图像数据，在短时间获得检测人员在多年实践中积累的“检测技术和知识”。除了能够再现熟练工的检测能力外，自动化还能降低成本、提高生产效率。

学习存在差异的良品图像，将脱离学习范围的特征抽取为缺陷。

AI准确匹配是一种缺陷抽取处理，仅将“良品中没有的特征”检测为不良部位。
通过学习存在差异的良品图像，创建AI模型。作为良品还原模型，AI每次检测都会创建“推测为良品的模型”。
然后只将拍摄图像与良品还原图像的差异抽取为缺陷，有效减少过检。

可使用记载有AI掌握技巧的设定画面，通过3个步骤完成设定。
AI会建议一个良品学习过程，以便可以使用较少的图像张数进行设定。

将依赖于人感性的“官能检测”自动化。凭借AI技术再现划痕的目视检测方法。

【课题】对人感性的依赖

缺陷的检测依靠人的感性，难以定义，成为自动化的难题。

*1. 使用AI划痕抽取过滤时，需要使用另售的“划痕抽取AI软件安装程序（FH-UMAI1）”。

一种图像处理过滤器，预先学习了“人感觉是划痕的图像的特征”。即使没有定义划痕，例如用传统方法很难自动化的“不可预测的尺寸、形状、颜色”等，AI也能判断并抽取划痕的特征。
学习数据包括欧姆龙迄今为止积累的图像，可以检测不确定背景中的缺陷，例如加工面上的缺陷，这是传统方法难以实现的。