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コンテナ検査システム
特長
コンテナの上面側面を複数カメラで映し出し10㎝以上の欠陥、裂け目、穴、凹み、膨張の検出します。
AIソフトウェアを使用し、様々な欠陥、裂け目、穴、凹み、膨張を覚えさせ画像認識にて判断を行います。
カメラの分解能の問題で10㎝以下の欠陥、裂け目、穴、凹み、膨張の検出は安定しないため、除外します。
 AI検査 AI検査
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               ハードウェア ハードウェア
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               ソフトウェア ソフトウェア
検査テスト
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                                            実験内容
                                            コンテナの上面、両側面を同時に検査します。 検査対象が非常に大きいため、カメラで映し出す視野が広がり分解能の問題で10㎝以下の欠陥、裂け目、穴、凹み、膨張は検出対象外となります。 
 複数カメラを同時に動かし、複数個所を同時に検査します。 
 屋外での動作が必要で、日中および夜間の条件でも検出を安定させる必要があります。 
 1回の検査時間は60秒以下が必須条件です。検査結果は既存のデータシステムとの連動が必要です。 
 屋外かつ日中、夜間の条件になると明るさの条件が安定しません。 
 カメラの露光時間をさげ、外光の影響を抑え、強力な光を照射することで天候や日中、夜間に関わらず同じ条件で撮影できます。
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ソリューション
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                                            ハードウェア
                                            
 コンテナの上部に3~4台のカメラを設置します。 検査方法には2つの方法があります。 
 ① 
 コンテナが一定の位置で停止し、複数カメラで検査を実行します。 検査の結果が出来るまでコンテナは停止している必要があります。
 ② 
 コンテナがカメラの下をゆっくり移動します。
 センサーで感知し複数台カメラが検査を開始します。
 ゆっくりでも動いている対象となる為、カメラはグローバルシャッター方式が必須となります。
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ワークフロー
                                         
                                    
NGの検出にはOK/NGのデータが多数必要となります。
まずはカメラを設置し、OK/NGの画像を大量に取得していきます。
ある程度OK/NGのデータが揃えばAIソフトウェアを使用し欠陥、裂け目、穴、凹み、膨張とそれぞれAIに教え込んでいきます。
ディープラーニングが完了したら実際に運用をしていきます。.
AIは追加学習も可能なので、運用しつつさらにデータを集めていきどんどん追加学習させることで、より精度の高い検出が実現できます。
検査結果
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                                         検査結果
                                         カメラを使用したコンテナの検査ですが10㎝以上の欠陥、裂け目、穴、凹み、膨張の検出が可能です。 AIソフトウェア上でどのNGが検出されたかの結果も確認できます。 
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システム自動化例
導入の流れ
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                                    STEP1お電話またはメールにてご相談ください。  
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                                    STEP2デモ機を無料でお貸出ししております。 
 お客様のサンプルを送っていただき、無料テスト依頼を行うことも可能です。 
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                                    STEP3導入  

 
                                                 
                                                 
                                                     
                                                    