自動検査読了時間 12 分
マシンビジョンが見えるかどうかは、照明で半分決まる
ビジョンがうまく動かないとき、技術者はまずアルゴリズムを疑います。しかし本当の原因はもっと手前にあることが多い、画像の中で、その欠陥がそもそも目立っていないのです。
Wikimedia Commons・Robotic Arm Polishing Guitars at Martin Guitar・CC BY 4.001まず計算し、それから見えるかを話す
ビジョン設計の最初の作業は分解能の計算です。式は単純で、1 画素が表す実寸 = 視野幅 ÷ センサの水平画素数。
| 項目 | 例 | 問うこと |
|---|---|---|
| 視野 FOV | 50 mm | 見たい範囲 |
| センサ | 2448 × 2048（500 万画素） | カメラの仕様 |
| 空間分解能 | 50 ÷ 2448 ≈ 0.020 mm/px | 1 画素が何 mm に相当するか |
| 検出できる欠陥 | 約 0.06 〜 0.1 mm | 安定させるには 3 〜 5 画素が必要 |
| 測定精度 | 約 0.005 〜 0.01 mm | サブピクセル処理で 1/4 〜 1/2 画素 |
02照明がすべてを決める
同じワークでも照明を変えれば画像はまったく変わります。選び方の原則は単純で、探したい特徴だけを明るく（または暗く）し、それ以外は均一に保つことです。
| 照明手段 | 配置 | 得意な対象 |
|---|---|---|
| 透過照明 | ワークの後ろに光源 | 外形輪郭、貫通穴、欠品 |
| 同軸照明 | ハーフミラー経由でレンズと同軸 | 鏡面のキズ、印字文字 |
| リング照明（高角度） | レンズ周囲から斜め下へ | 表面のテクスチャ、一般外観 |
| ローアングル照明 | ワーク表面とほぼ平行 | 刻印、凹凸、エッジの欠け |
| ドーム拡散照明 | 半球内壁の拡散反射 | 曲面や高反射ワークの均一照明 |
| 構造化照明 | 縞パターンやラインレーザを投影 | 3 次元の高さ、平面度、体積 |
波長も変数です
赤は透過性が高い一方、赤い特徴に対してはコントラストが出ません。青は波長が短く散乱が少ないため、微細な特徴や高精度測定に向きます。赤外は一部の樹脂を透過して内部を見せ、紫外は蛍光を励起して接着剤量やコーティングの被覆を確認できます。
03よくある 4 つの用途
- 有無判定。部品があるか、向きが合っているか。もっとも単純で安定し、投資対効果も高い用途です。
- 寸法測定。輪郭、穴径、間隔。正確なレンズ校正と、再現性のあるワーク位置決めが要ります。
- 外観検査。キズ、打痕、汚れ、色差。欠陥の現れ方が多様なため、いちばん難しい。
- 文字とコードの読取。OCR、バーコード、DataMatrix。技術は成熟しており、要は照明とコントラストです。
導入はこの順で。まず有無判定から始め、光学・機構・トリガ・データの流れを安定させてから外観検査へ広げます。逆から始めると、たいてい最初の関門で止まり、そのまま立ち消えになります。
04導入前に問う 3 つのこと
- 欠陥の定義を書き出せますか。現場のベテラン同士で判定が割れるなら、システムも一貫しません。まず人の判定の一貫性を（GR&R のように）試すべきです。
- ワークの置き方を管理できますか。ビジョンがいちばん苦手なのは位置と姿勢のばらつきです。失敗事例の多くは、ソフトではなく機構に原因があります。
- 誤判定の代償はそれぞれいくらですか。見逃しと過検出のコストはふつう非対称で、しきい値は安いほうへ寄せるべきです。