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画像検査パラメータ設定の新アプローチ!属人化・試行錯誤からの脱却を目指す自動化技術と導入効果をご紹介
2025年9月に開催し大反響だったセミナーを資料化!
外観検査の検知精度に悩んでいる方必見の内容となっております。
是非ダウンロードいただき、日々の業務にお役立てください。
【こんな方におすすめ】
・検査パラメータの調整に時間と労力がかかっている方
・検査設定の属人化を解消したいと考えている方
・品質ばらつきや不良モードの変化に柔軟に対応したい方
・検査装置の導入・運用工数を削減したい方
・社内やエンドユーザーへの検査設定の説明に課題を感じている方
【本資料から分かること】
・検査装置導入後の課題
・検査装置のパラメータ設定最適化の手法
・検査パラメータ設定自動化によるメリット
このカタログについて
| ドキュメント名 | (電子部品・フィルム・不織布など)画像検査パラメータ最適化の自動化技術と導入効果 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 4.5Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社宇部情報システム (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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既定のセクション、スライド 1
が予想されている。
画像検査パラメータ最適化の
自動化技術と導入効果
~属人化・試行錯誤からの脱却を
実現する新アプローチ~
2025.9.16
CopCyorpiygrhigth Ut Ubbee IInnffoorrmmaatitoino nS ySstyesmtes,m Insc,. IAnlcl R. iAghllt sR Rigehsetsrv Rede.served.
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スライド 2
が予想されている。
アジェンダ
1 画像検査システム市場の概況
2 最適な検査パラメータを自動的に見つける
33 さいごに
3
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スライド 3
が予想されている。
1 2 3
画像検査システム
市場の概況
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スライド 4
が予想されている。
外観検査市場規模推移・予測
2023年は在庫過多に陥った単体機器が低調であったが、2024年以降は全カテゴリにおいて堅調に推移。
今後も業界全般にわたる品質向上・検査自動化ニーズにより市場は拡大傾向で推移する見通し。
※出典:富士経済「2025年版 画像処理システム市場の現状と将来展望」
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スライド 5
が予想されている。
上場企業の品質に関する意識調査
上場企業では、約8割が「品質の競争力が企業成長に結びついている」という考えについて、肯定している。
品質に関する考え
※出典:日本能率協会総合研究所 「ESG時代の日本企業における品質意識とマネジメント」 2022年8月
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スライド 6
が予想されている。
上場企業の品質に関する意識調査
上場企業では、約8割が「品質の競争力が企業成長に結びついている」という考えについて、肯定している。
品質に関する考え
品質向上が、ブランド価値を高める
一つの方法であり、企業成長につながる。
※出典:日本能率協会総合研究所 「ESG時代の日本企業における品質意識とマネジメント」 2022年8月
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スライド 7
が予想されている。
製造業の設備投資の目的と効果
設備投資(有形固定資産)の目的 設備投資(有形固定資産)の効果
※出典:経済産業省 「2024年度ものづくり白書 」
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スライド 8
が予想されている。
製造業の設備投資の目的と効果
設備投資(有形固定資産)の目的 設備投資(有形固定資産)の効果
生産性の向上や品質の向上を狙った
設備投資を実施している。
※出典:経済産業省 「2024年度ものづくり白書 」
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スライド 9
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製造における重要な作業と5年後の見通し
主力製品の製造に関する重要な作業と5年後の見通し
測定・検査作業は5年後に
「デジタル化技術に代替される」と回答した割合が
20.2%と最も高い。
検査工程はものづくりにおいて大切ではあるが、
自動化したいというニーズが高まっている。
※出典:経済産業省 「2021年度ものづくり白書 」
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スライド 10
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外観検査自動化のメリット
外観検査を自動化することは、歩留まりの低下や品質の安定、検査タクトの高速化ができ、
生産性の向上や品質の向上に寄与される。
目視検査の課題 検査装置の導入メリット
生産性向上
人件費が掛かる 人件費の削減
検査員によって判定が 検査品質が標準化
異なることがある され安定する
タクトを高速化できず 生産タクトに対応で
生産効率が向上しない き高速化に対応 品質向上
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スライド 11
が予想されている。
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最適な検査パラメータを
自動的に見つける
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スライド 12
が予想されている。
検査精度=経営課題
製品の微細化により、検査精度が製品競争力を決める!
・製品や印刷パターンなどの微細化が進み、「目視不可の欠陥」も検出必須になっている
・歩留まり=品質競争力となり、検査の重要度は高まっている
電子部品・半導体 フィルム・シート 不織布
10nm以下の欠陥検出が求められる 厚みの均一性や異物混入の検出精度が 1μm以下の繊維構造が実用化されて
技術が登場 ※1 品質を左右する ※2 おり、検査対象が微細化 ※3
※1 株式会社日立製作所:https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17750200 を参照
※2 積水化学工業株式会社:https://www.sekisui.co.jp/electronics/ja/device/electronic-components.html を参照
※3 ナノファイバー不織布の特性と応用:https://www.jstage.jst.go.jp/article/membrane/42/4/42_138/_pdf を参照
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スライド 13
が予想されている。
このような課題、ございませんか?
検査機の調整に追われておりませんか?
検査機の導入前-導入時-導入後において、検査条件の検証や、検査設定条件の調整、その場しのぎの設定などによって、
生産計画への悪影響や歩留まり低下、クレームリスク、属人化などが発生し、事業リスクとなっている
導入前 導入時 導入後
・過検出や見逃しへ対応す
検査条件の検証に時間と人 ・検査機立ち上げに何日も ・調整工数増加
るため、無理な検出で歩
手がかかる。 かかる。 ・属人化
留まり悪化。
・本当に最適な設定なのか
・その場しのぎの設定でク
説明できない
レームリスク
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スライド 14
が予想されている。
属人化・経験頼りのパラメータ調整
設定根拠の暗黙知化による代償
多数の検査パラメータを担当者の経験で手動調整しているため、経験や勘に依存しており、再現性が低い。また、作業記録は
残せるが、設定根拠が説明できない。これらを繰り返すことで試行錯誤による工数増加や、更なる属人化につながっている
担当者の経験や勘に頼っており、属人化
不十分の場合
1 2 3 4 5
画像データ
担当者による
過検出や or 実運用で
パラーメータ 調整完了
見逃し発生 実サンプル 精度検証
調整
で精度検証
不十分の場合
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スライド 15
が予想されている。
ロットばらつき・新不良モードに振り回される現場
度重なる検査精度調整による代償
・原材料や設備状態などの様々な要因により、ばらつく検査精度の調整が日常茶飯時
・新しい不良モードが出現しており、調整が追い付かず歩留まり悪化
・クレーム対応などにより、検証時間が少なく無理に設定したことで歩留まり悪化
・現場の工数と心理的負担が増大
・担当者本来の業務に支障をきたし、後工程にも影響
ロット差
属人化
新たな不良
対調整負荷
モード
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スライド 16
が予想されている。
新品種追加で増える調整工数
新製品が増える度に検証や調整が必要
・品種ごとに最適条件をゼロから再検討しなくてはならなく、開発・量産立ち上げが遅延
・調整担当者のリソース不足により、検査設定作業の標準化が困難
製品数
調整工数
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スライド 17
が予想されている。
検査機は「導入してから」が大変
暗黙知化のパラメータ設定、調整頻度増加によるコスト増、低い再現性による歩留まり悪化
・装置の投資額に加え、調整・運用工数でのコスト増
・多くの企業が「導入後の運用」で苦労している
・検査機導入時のパラメータで恒久的に運用できる、ということはない
属人化 調整頻度増加 設定根拠の説明性
品質ばらつきへの調整対応
調整担当者が限られる 新たな不良モードや 経験や勘に頼った設定
新品種への対応
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スライド 18
が予想されている。
当社最適化エンジン「OPTMIP (仮称) 」による自動チューニング
検査パラメータを複数同時に、自動で、最適化!
・パラメータ調整と精度検証の反復作業を、当社最適化エンジンが自動で実施
・現場担当者は最適化したいパラメータを選択するだけ
・当社独自の探索アルゴリズムで効率よく最適パラメータに導く
URCP検査ソフト OPTMIP 自動チューニング
パラメータ名 最適化前 最適化後
クラック検出用設定
2値化強度[0-100] 49 95
膨張フィルタ回数 2 4
収縮フィルタ回数 2 3
輝度変化量[0-255] 15 22
検出除外面積[px] 100 485
グルーピング範囲[px] 944 726
検出サイズ[px] 100 520
打痕検出用設定
輝度参照範囲[px] 75 31
2値化しきい値 68 88
検出除外面積[px] 141 1000
真円度[1-] 1.5 2.921
検出サイズ[px] 100 13
汚れ検出用設定
プロジェクション範囲[px] 119 68
補正係数 1.5 1.892
検出除外面積[px] 601 562
グルーピング範囲[px] 314 10
検出サイズ[px] 853 590
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スライド 19
が予想されている。
当社最適化エンジン「OPTMIP (仮称) 」による自動チューニング
システムイメージ 最適化の流れイメージ
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スライド 20
が予想されている。
属人化からの解放
「誰がやっても」同じ品質に
実際のパラメータ変化
・調整経験のない新人や派遣スタッフでも、ベテラン同等の検査品質を導き出せる
パラメータ名 最適化前 最適化後
・現場のスキル格差を解消
クラック検出用設定
2値化強度[0-100] 49 95
実際の精度変化 膨張フィルタ回数 2 4
収縮フィルタ回数 2 3
最適化前 最適化後 輝度変化量[0-255] 15 22
検出除外面積[px] 100 485
判定 判定
Score 79.7% Score 90.2% グルーピング範囲[px] 944 726
OK NG OK NG
検出サイズ[px] 100 520
OK 57.4% 42.6% OK 83.9% 16.1%
正解 正解 打痕検出用設定
NG 3.0% 97.0% NG 3.8% 96.2%
検出重視で調整 輝度参照範囲[px] 75 31
判定 判定 2値化しきい値 68 88
Score 80.7% Score 90.3% 検出除外面積[px] 141 1000
OK NG OK NG
真円度[1-] 1.5 2.921
OK 90.4% 9.6% OK 93.5% 6.5%
正解 正解 検出サイズ[px] 100 13
歩留り重視で調整 NG 30.4% 69.6% NG 13.1% 86.9%
汚れ検出用設定
判定 判定 プロジェクション範囲[px] 119 68
Score 80.0% Score 91.1%
OK NG OK NG 補正係数 1.5 1.892
検出除外面積[px] 601 562
OK 77.7% 22.3% OK 90.3% 9.7%
正解 正解 グルーピング範囲[px] 314 10
NG 17.7% 82.3% NG 8.1% 91.9%
判定精度重視で調整 検出サイズ[px] 853 590
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