画像処理・
マシンビジョン

外観検査・有無検査・位置決め・ロボットビジョン・文字認識 (OCR)・寸法計測など、製造現場の多様な画像処理ニーズに対応します。古典的なルールベースから DeepLearning まで、課題に応じて最適な手法を選び抜き、撮像系の設計から現場導入・運用までを 20 年超の経験で一気通貫に支援します。

1. 0130〜60 分

   初回無料相談

   検査対象・要求精度・タクト・現状の検査方法をヒアリングし、その場で検討できる方向性 (古典 / DL / 3D 計測 等) を提示します。費用はかかりません。

2. 021〜2 週間

   サンプル調査・ワークテスト

   実サンプル (ワーク) をご提供いただき、撮像条件 (照明・カメラ) を変えてのワークテストを実施。検査・認識が技術的に成立するか、どの方式が最有力かを早期に切り分けます。

3. 031〜3 ヶ月

   PoC 設計 + 実施

   アルゴリズム選定、学習データ収集、精度評価までを実施。誤検出と見逃しのバランスをラインの運用条件と擦り合わせて閾値設計します。

4. 041〜3 ヶ月

   装置統合・現場導入

   PoC 結果を踏まえ、撮像装置・PC・PLC 連携・異常通知 UI を含めた本番システムを構築。ライン組み込み・タクト調整・運用テストまで伴走します。

5. 051〜2 ヶ月

   運用ハンドオフ

   学習データの追加収集・再学習・閾値見直しを社内で回せる運用フローとドキュメントを整備し、保守運用までを引き継ぎます。

• Q. 撮影サンプルが少なくても対応できますか？+

  対応可能です。サンプルが少ない場合はデータ増強や転移学習を活用したり、古典的画像処理で組み立てる選択肢もあります。まずは少数のサンプルで予備実験を行い、必要なデータ量を見積もるところから始めます。

• Q. 既存の検査ラインに後付けで導入できますか？+

  可能です。既存ラインに対する後付け導入は得意領域で、物理設置の制約・タクト・PLC 連携を踏まえた現場志向の設計を行います。3D 平面度計測案件をはじめ、ライン後付けの実績があります。

• Q. 古典的な画像処理と DeepLearning、どちらが向いていますか？+

  課題によります。形状や位置がきれいに揃う対象は古典手法で十分なことも多く、保守性とコストが優位です。対象のバリエーションが大きく、ルールベースで書き切れない欠陥には DeepLearning が向きます。最初の調査フェーズで適切な方を選定します。

• Q. 検査精度はどのくらい達成できますか？+

  対象物・撮像条件・学習データ量に依存するため一概には言えませんが、過去案件では目視率 100% → 5% (毛髪検出)、検出率 +15pt (半導体欠陥) などの実績があります。重要なのは絶対値より、現場の運用に耐える誤検出/見逃しバランスです。

• Q. PoC から本番導入までどのくらいかかりますか？+

  対象によりますが、PoC 1〜3 ヶ月 + 本番導入 1〜3 ヶ月の合計 2〜6 ヶ月が目安です。過去には PoC 2 週間 → 本番 3 ヶ月で立ち上げた事例 (3D 平面度計測) もあります。要件の明確さと意思決定の速さで大きく変わります。

• Q. 24/7 稼働の製造ラインにも対応できますか？+

  対応します。連続稼働ラインへの導入は、ホットスワップ可能な構成・冗長化・夜間保守時間帯での更新フローの設計が必要になります。導入後の運用も含めて設計します。