静止画

産総研の特許技術であるHLAC(高次局所自己相関)を用いることで、単純なテンプレートマッチングとは異なる、よりインテリジェントな外観検査システムを提供しています。
AdaInspectorは静止画像ベースの外観検査ソフトウェアとして、あらかじめ「正常」と定義した以外の欠陥を網羅的に瞬時に検出します。
パッケージソフトAdaInspectorに使われているHLACのよく知られた特性に「位置不変性」と「加法性」があります。
対象検知エリア内の「どこにあっても:位置不変性」、「いくつあっても:加法性」、検出速度と検出精度に影響することなく、計算負荷もほぼ不変です。

外観検査アプリケーション

AdaInspector アダ インスペクター

工業製品を中心に、製造途中・完成時・パッケージ・ラベル・梱包外装など、さまざまな時点で外観検査が行われています。
現在は主にラインセンサが用いられる場合が多いようですが、検査対象の仕様が少しでも変わるたびに細かく設定し直す必要があり、いくつものパラメータ設定作業に習熟した職員でないと完結できず、結果的にプロセス管理部門に負担がかかっているのが現状です。
最近は製品サイクルが短く、顧客ごとに細かな仕様が異なる中、ライン切り替えに要するリードタイムの短縮や、製造途中での仕様微変更、生産現場のグローバル展開など、一度決定した生産体制・システムを継続できる期間が大幅に短くなる中で、根本的な打開策を探しておられるケースが多く見受けられます。
AdaInspectorは機械学習の特性を発揮することで、微細加工の顕微鏡チェックから外装材の状態チェックまで幅広くお役立ていただいております。
一定量のサンプルピックから全量検査へと移行する中で、人の集中力に頼ったスキームはほぼ不可能となってきています。
製品検査専用に多くの人員を配置するよりも、不具合製品の1次検出はシステムに任せて、検査要員は確認・対策・改善に振り向けたい、というご意見もお聞きしています。
結果として、AdaInspectorを1次スクリーニングにお引き合いいただく事例が増えてきている背景に納得です。

AdaInspector LSの検知のしくみ

技術の特徴

単なるパターンマッチングとは違います

従来の外観検査では「正常」(テンプレート)とのマッチングで異常を発見していました。 しかし製造誤差が大きいケースや複雑なテクスチャ形状をもつ場合は適用が困難でした。AdaInspectorは機械学習により異常を検出するため定式化が困難なケースでも充分な性能を発揮します。

検知対象を定義する必要はありません

異常を定義する従来の仕組みと異なり、想定外の異常にも対応。 正常状態を学習する「教師無し」学習のため、多量の異常サンプルを必要としません。

産総研(※)の特許技術を用いることで従来の画像認識とは性能が違います

線形計算のみのアルゴリズムのため高速かつ軽量。 ひとつ一つの対象に合わせた処理・設定を必要としない。 HLAC(高次局所自己相関特徴)技術により誤報・見落としに強い。

運用例

運用画面(例)

1件1件リアルタイムに照合することも、スプールデータを一気に照合することも、 目的と生産システムに合わせて対応可能

※現行の生産システムや装置メーカ様との詳細協議が必要です。

「正常を起点に学習して、そこからの逸脱を異常として網羅的に検知」

アダコテック製品の標準的な特性です。

想定外の異常状態も漏れなく検知

事前に異常DBの整備も、異常サンプルの収集も必要無し

万一誤検知が頻発したら該当サンプルを教師として追加学習することでスピーディに改善