認識テーマ

不定形状をした欠陥位置の抽出および判別

形状と濃度が異なる5種類程度の欠陥を抽出および判別しました。同一形状のものでも大きさや回転が不定であり、欠陥同士が重なっている場合も判別いたします。

検査テーマ

ドットパターン塗布検査

インクジェット方式で塗布されたドットパターンを検査しました。広い範囲に塗布され、低コントラストとシェーディングによる濃度の不均一、素材の変形やレンズ歪によりパターンの乱れがあり、また異物とドットの区分けが付きにくく、課題が多い画像検査のテーマですが、ドット群のずれ、ドットずれ、ドットの有無、ドット欠けの検査を実現しました。

クラック検査

表面には不定形状の模様がある素材のクラック検査を行いました。表面にはクラックと混同しやすい線状の模様がありますが、クラックのみ抽出ができました。

計測テーマ

粒子の分散度算出

粒子の分散度を計測しました。ボロノイ法により個々粒子が占有する面積を計算し、その面積のばらつき度合いを求めます。

三次元高さ計測

1台のカメラを移動させて2つの方向からワークを撮像し、ステレオ方式による三次元高さ計測を行い三次元ロボットピッキングを実現しました。

位置決めテーマ

液晶パネル向け高精度位置決め

1.5mサイズの液晶パネル向けガラス基板に対して2μmの精度の位置決めを実現いたしました。

高速化テーマ

光切断三次元計測のFPGA化による高速化

ラインレーザを測定対象物に照射し、それを斜め方向からカメラで捉え、ラインレーザの位置を計測することによって物体の三次元計測を行いました。カメラ画像で捉えたラインレーザのエッジ位置をFPGA処理で高速に計測いたしました。

KD-treeアルゴリズムのGPU搭載

大量の三次元座標値の近傍探索においてKD-tree(多次元探索木)アルゴリズムが有効です。今回100万点規模の三次元座標データ同士を探索するためKD-treeアルゴリズムをGPUに搭載し、CPU処理に比較して10倍以上の高速化を実現しました。