マシン ビジョン検査技術は、コンピューター ビジョンの研究に基づいた新しい検査技術です。今日の急速に進歩する産業オートメーションにおいて、マシンビジョン技術は産業界でますます広範囲に応用されており、ユーザーの間での認識と支持が高まっています。そのため、CCD カメラを使用して画像をキャプチャし、コンピュータまたは専用の画像処理モジュールに送信することを検討し始めています。デジタル処理により、ピクセルの分布、明るさ、色の情報に基づいてサイズ、形状、色を決定できます。このアプローチは、コンピューター処理の速度と再現性を、人間の視覚の高度なインテリジェンスと抽象化能力と組み合わせて、マシン ビジョン検査テクノロジーの概念を生み出します。
その応用範囲がますます広がっていることは明らかです。これらのカテゴリに基づいて、産業オートメーション内の 5 つの主要なアプリケーションを要約できます。
1. ビジョン-ガイド付き測位アプリケーション
ビジョン{0}}ベースの位置決めには、ターゲット コンポーネントを迅速かつ正確に特定し、その位置を確認するマシン ビジョン システムが必要です。マシンビジョンは、ロード/アンロード中の位置決めに採用され、ロボットアームをガイドして正確に把握できます。半導体パッケージングでは、マシン ビジョンで取得したチップ位置データに基づいて装置がピックアップ ヘッドを調整し、ボンディング用のチップを正確にピックアップします。-これは、産業用マシン ビジョンにおける視覚的位置決めの最も基本的なアプリケーションを表します。さらに、半導体製造において、チップの位置データに基づいてピックアップ ヘッドを調整することは、非常に困難であることで知られています。{6}}マシン ビジョンは、正確なチップのピックアップとボンディングを可能にすることでこの問題を解決し、視覚的な位置決めが産業用マシン ビジョンの基礎となるアプリケーションである理由を強調しています。
2. 外観欠陥検出用途
このプロセスは、生産ライン上の製品の品質問題を検出し、人間の労働力が最も頻繁に代替される領域を表します。たとえば、製薬分野では、マシン ビジョンは主に寸法検査、ボトル表面の欠陥検出、ボトルの肩の欠陥検出、およびボトルの口の検査を処理します。現代の産業オートメーションの進歩に伴い、マシンビジョン検査はさまざまなチェック、測定、部品の識別に広く適用されています。例としては、新エネルギー電池の表面欠陥検出、電子部品認識、磁性材料の外観欠陥検出、製品パッケージのバーコード/文字認識などがあります。これらの用途には、継続的な大量生産と外観品質に対する非常に高い要求という共通の特徴があります。経済基準の向上に伴い、マシンビジョン検査の重要性が増しています。これにより、製造プロセスの初期段階で規格外の品目を特定して廃棄すると同時に、認定製品の生産能力が向上し、それによって無駄が削減され、コストが削減されます。
3. 高精度検査アプリケーション-
一部の製品では、0.01～0.02 マイクロメートル、さらにはミクロンレベルの精度が要求されるため、人間による検査は不可能であり、機械ベースのソリューションが必要になります。-主な例には、電源バッテリーのバリ検出や PCB 回路基板の検査などがあります。もう 1 つの重要な用途は医薬品ガラス瓶の検査であり、医療分野がマシン ビジョンの主要な分野の 1 つとなっています。
4. 画像認識アプリケーション
画像認識には、マシン ビジョンによる画像の処理、分析、解釈が含まれ、さまざまなパターンやオブジェクトを識別します。これによりデータのトレーサビリティと収集が可能になり、新エネルギー電池、回路基板、電子部品、ハードウェア付属品、食品、医薬品、その他の分野で幅広く使用されています。最も象徴的な例は QR コード認識です。 QRコードやバーコードは日常生活のいたるところにあります。メーカーは、管理とトレーサビリティのために、これらのコンパクトなコード内に広範な製品データを埋め込みます。マシンビジョンによる画像認識が拡大するにつれて、さまざまな表面上のバーコードが簡単に読み取り、検出できるようになりました。これにより近代化が進み、生産効率が大幅に向上し、製造コストが徐々に削減されます。
5. オブジェクトソートアプリケーション
マシン ビジョン ワークフロー内では、認識および検査段階に続いてオブジェクトの分類が行われます。マシンビジョンシステムは画像を処理し、ロボットアームと連携して製品の仕分けを実現します。従来の生産ラインは、後続のプロセスに進む前に、指定された場所に材料を手動で配置することに依存していました。現在では、自動化された機器が資材の配送を行っています。マシンビジョンシステムは製品画像をキャプチャし、分析して結果を出力します。次に、ロボットが対応する材料を固定位置に配置し、インテリジェントで最新の自動化された工業生産を実現します。これらのシステムは食品の仕分け、荷物の自動仕分け、綿繊維のグレーディングなどに一般的に適用されており、労力を節約し、速度を向上させ、製品の品質を向上させます。{6}}今日の経済情勢において企業が生き残るために不可欠です。マシンビジョン検査テクノロジーを活用することで、企業は市場での競争力を維持できます。