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品質検査 / パッケージ化された光学部品

単一の視点では見逃す欠陥を捉える。

部品の上面、下面、側面を、各視点に合わせたモデルで検査。異常検知に欠陥認識と寸法基準を組み合わせ、意味のある品質判定につなげます。

運用の流れ
複数の開口部があるパッケージ化された光学部品の拡大検査画像。
部品検査 / 複数視点

業務を支えるプラットフォーム

iWave ZeroDefects

同じ部品。異なる検査課題。

蓋の欠け、開口部の汚れ、接合部のボイドは、それぞれ見え方が異なります。重要度も、サイズ、位置、検査する表面によって変わります。

検査パイプラインは各視点の画像を位置合わせし、重要な領域を切り出して、相補的なモデルを組み合わせます。通常と異なる外観を調査の起点とし、欠陥の種類と合否基準に基づいて結果を判定します。

運用の流れ

各視点から品質判定へ。

どの違いを重視し、どれを無視するかを含め、検査目標に沿ってモデルを組み合わせます。

部品検査 / 複数視点
検査画像で中央のコード領域をマスクした、部品の別角度からの検査画像。
表面が異なれば、現れる欠陥も異なります。各視点に固有の領域、モデル、合否基準が必要です。
  1. 視点ごとに位置を合わせる

    基準画像に対して部品の位置を特定し、上面、下面、側面それぞれの検査領域を定義します。

  2. 通常と異なる外観を見つける

    異常検知モデルが、ラベル付きの欠陥例が限られる状態も含め、注意が必要な外観上の違いを特定します。

  3. 欠陥を特定・評価する

    必要に応じて検出やセグメンテーションを使い、亀裂、欠け、傷、汚れ、蓋のずれ、接合不良を識別します。サイズ、位置、形状を検査基準に照らして評価します。

  4. 確認して改善する

    エンジニアとともに欠陥の根拠と誤排除を確認します。修正した事例を次の学習・評価サイクルに取り込み、更新したモデルを導入します。

合否基準をモデルに組み込む。

異常スコアだけでは品質基準にはなりません。エンジニアが欠陥基準を定め、判断が難しいラベルを確認し、検査評価時には除外した画像領域も考慮します。

業務を支えるプラットフォーム

ZeroDefectsは、検査モデル群、学習データ、評価、導入を管理します。そのアプリケーション層では推論結果を保持し、生産ワークフローに連携できます。

専門知識を次のタスクへ。

Builder Agentsは、サンプル画像と検査目標を基に、新しい部品や視点に合わせてモデル群を構成し、個々のモデルの重みを調整します。エンジニアが欠陥基準と誤排除の基準に照らして、結果を学習、検証、テストします。

Builder Agentsは、モデルとワークフローを適応させる現在のプラットフォーム機能です。エンジニアが導入前に新しいタスクをそれぞれ評価します。

あなたの専門知識から、新たな可能性へ。

AIをあなたのオペレーションに活用する。