マシンビジョンで考慮すべき5つのこと

マシンビジョンで考慮すべき5つのこと： ニーズと実現可能性

マシンビジョンの導入計画前に押さえておくべき 必須要件と確認すべき事項 マシンビジョンは「対象物を検査し、分析する」というシンプルな概念でありながら、 正しく実装するのは容易ではありません。最近の業界調査によると、マシンビジョン プロジェクトの50〜70％が、回避可能な技術的・計画上の見落としにより期待値を 上回らない結果に終わっています。オートメーションシステムの規模や範囲にかか わらず、すべてのマシンビジョンのプロジェクトにはいくつかの考慮事項があります。 マシンビジョンのニーズとソリューションの導入の実現可能性を判断することで、効 率性、コスト削減、品質向上への最善の道筋を示す情報が得られます。ニーズ分析 は、マシンビジョンのプロジェクトで何を達成したいのかを確立します。実現可能性 調査は、ソリューションを実装する実用性を理解するのに役立ちます。 このガイドでは、メーカー、サプライヤー、プロジェクト マネージャー、およびロジステ ィクス企業に、マシン ビジョン システムの導入を成功させ、オートメーション インテ グレータと効果的にコミュニケーションするための知識を提供します。 目次 アプリケーション要件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 環境条件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 システムの拡張性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 画像の形成と処理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 投資利益率（ROI）と総所有コスト（TCO） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1

1 アプリケーション要件の完全定義 詳細なニーズ分析と実現可能性調査は、アプリケーション要件を明確化し、主要な変数を特定し、明確なプロジェクト目標を設定するのに役立ちます。先回りしたアプローチを取ることで、 信頼性が高く効率的なビジョンシステムを構築できます。 何が欠陥を構成するか、欠陥の重大度、検査ポイントなどの考慮事項を無視すると、実際の問題に対処できない非効率なシステムになります。例えば、マシンビジョンを使用する自動ライ ンは、しわなどの欠陥について食品包装シールを検査することができます。このソリューションはしわを検出できますが、隙間や裂け目など他の特定の欠陥は見落としてしまうため、完全 な検査ソリューションとは言えず、コスト増加や資源の無駄につながります。 その他のアプリケーション要件には、以下が含まれます。 定量化可能な目標：特定の割合の欠陥 解決すべきタスク：完了するタスクの数を 予想外の事態を予想する：マシンビジョ 導入後のサポート：マシンビジョンシステ 検出、誤判定、スループット要件などの測 決定します。コードを読み、1つの画像キャ ンソリューションへのアプローチにおけ ムの導入後に問題が発生した場合は、ア 定可能な結果を確立します。関係するす プチャで欠陥を見つけたり、特定の特性 る潜在的な欠陥とリスクを特定してくだ プリケーションの専門知識、セルフサービ べてのステークホルダーを巻き込み、意 が仕様内であることを確認するために、 さい。すべての変数を考慮することで、導 スサポート、ビジョンの専門家、柔軟なソ 思決定や手順を文書化し、必要に応じて 追加の検査箇所を決めてして部品を回 入プロセスを効率化し、生産性を維持で フトウェアにアクセスしてビジョンの問題 仕様を改善してください。 転させる必要がある場合があります。 きます。 を解決することが重要です。 2

2 環境条件の考慮 実際の工場の現場環境は、予期せぬ課題をもたらす可能性があります。環境条件がマシ ンビジョンシステムにどのように影響するかを認識しないと、ソリューションの寿命と有効 性が損なわれる可能性があります。 一般的な環境マシンビジョンの考慮事項には、以下が含まれます。 ▪ 振動：オートメーションシステムの他のコンポーネントによって引き起こされるマシン ビジョンハードウェアや振動への影響は、画像がぼやけ、画質に重大な影響を与え る可能性があります。 ▪ 温度変動：温度変化は、視覚的な歪みの可能性を高め、ノイズの多い画像を生成し、 電気部品を損傷する可能性があります。 ▪ ほこり、湿気、その他の汚染物質：これらは、画像の鮮明さやビジョンシステムの感 度、測定精度を低下させる可能性があります。また、欠陥と誤認されることで、不必 要なダウンタイムやスクラップ率の増加につながることがあります。 ▪ ワーキングディスタンス：用途によっては、部品の高さが異なるため、ビジョンシステ ムとのワーキングディスタンスが異なる場合があります。複数のカメラを使用すると コストが大幅に増加し、距離を近づけると視野の問題からスループットが低下しま す。ハイスピードリキッドレンズ（HSLL）は、異なるワーキングディスタンスに自動的に 調整され、コストを削減しながら作業を合理化します。 これらの環境要因は、メンテナンスコスト、ダウンタイムを増加させ、スループットを妨げる 可能性があります。マシンビジョンプロジェクトを始める際には、稼働環境、ソリューション の防護等級（IPレーティング）、および製造ライン上の他のプロセスがビジョンシステムに 与える影響を考慮することが不可欠です。 3

3 システム拡張の計画 新製品や新しい設計、追加の検査ポイント、処理能力の増加要求、そして変化する品質基 準は、ビジョンシステムの要件や性能に直接影響を与えます。拡張性を考慮せずに計画を 立てると、処理能力の追加や新たな課題に対応できる柔軟なソリューションが欠けてしま い、ビジョンシステムが陳腐化する可能性があります。 マシンビジョンプロジェクトの拡張性を判断する際には、以下のハードウェアおよびソフト ウェア要素を考慮してください。 ▪ モジュール式のハードウェアにより、必要に応じてレンズ、照明、フィルターを変更で きるため、照明や作業距離などの変数が変更された場合、システム全体を交換また は再構築する必要がなくなります。 ▪ ルールベースのビジョンとAIを活用したビジョンはどちらも実行可能なテクノロジ ーです。 - ルールベースのソリューションは部品の位置、向き、測定など、定量データに適し ています。 - PC上またはデバイスに組み込まれたAI搭載のマシンビジョンシステムは、サンプ ル画像から学習するため、新たな問題が発生した場合でも再学習が容易で、柔 軟に対応できます。 ▪ ツールチェーンは、一連のビジョンツールを次々と使用して、マシンビジョンシステム の容量と能力を拡大する機能です。さらに、ツールチェーンは開発期間を短縮し、迅 速なシステム導入を実現します。 ▪ 統合ソフトウェア／クラウドの導入により、開発作業を再利用しやすくなります。たと えば、別の生産ラインや施設に同様のソリューションを展開する際に効率的です。 拡張性の優先順位付けを怠ると、大幅な遅延につながる可能性があります。複雑さやコス トが際限なく膨らむと、新たな課題ごとにカスタムの一回限りのプロジェクトとなり、効率 的で再現可能なプロセスになりません。 4

4 画像形成と処理の理解不足 計算リソースの必要量を誤判断すると、システムが負荷 AIテクノロジーを使用している場合は、PCベースのシステ に耐えられなかったり、重要な欠陥を見落としたりする可 ムまたはAIが組み込まれた単一のデバイスを選択するこ 能性があります。パフォーマンスの目標を達成するために とが重要な違いです。 は、適切なイメージング技術を選択することが不可欠で す。検査作業がシンプルでも複雑でも、適切な種類の技術 ▪ 組み込み型AIシステムは、AI処理をマシンビジョン を選択することが不可欠です。 システムに直接統合しており、低消費電力、決定的 なレイテンシー（一定の速度）、物理的なコンパクト ▪ ラインスキャンシステム：連続材料（繊維、紙、金属 さを提供します。ただし、処理能力には一定の上限 など）や円筒形の物体の検査に最適です。これらの がありますパラメータを設定しています。 システムは、高解像度画像をラインごとにキャプチャ し、長い表面上で詳細でシームレスなイメージング ▪ PC ベースの AI システムは、強力でアップグレード を必要とするアプリケーションに最適です。 可能な CPU と GPU を活用し、複雑なタスクに対し て大幅に高い処理能力と拡張性を提供します。 ▪ エリアスキャンシステム：固定部品やディスクリート 部品の検査など、1 つのフレームで広い視野 (FoV) 検査ニーズを文書化してください。具体的には、被写界深 をキャプチャする必要があるアプリケーションに最 度（Depth of Field）、視野（Field of View）、検査対象領 適です。汎用性が高く、汎用的なマシンビジョンタス 域のサイズ、および許容される処理時間を含めます。これ クに広く使用されています。 らの質問に答えることで、マシンビジョンの専門家はお客 様のニーズに最適なソリューションを見つけることができ ▪ 3Dビジョンシステム：オブジェクトの高さの測定、表 ます。 面の変形の検出、複雑な形状の検査など、奥行き情 報を必要とするアプリケーションに不可欠です。これ らのシステムは、レーザー三角測量などの技術を使 用して詳細な3Dモデルを作成します。 パーツやスキャンパッケージを検査する速度は、ビジョン ツールセットの速度要件に直接影響し、画像処理能力に も影響します。ボトルネックやライン速度の減速を引き起 こすことなく、生産ライン速度に追いつくのに十分な速さ で部品を検査できるかどうかを、ツールが判断します。 5

5 RO（I 投資利益率）とTCO（総所有コスト）の算出 初期コストのみに焦点を当てる落とし穴には、以下が含まれます。 ▪ 拡張性が限られている：低コストのシステムは、生産ニーズの変化に適応できない 場合があり、将来的なアップグレードや拡張が難しくなる可能性があります。 ▪ メンテナンスニーズの増加：耐久性の低いコンポーネントは、より頻繁な修理と要求 の厳しい環境に対する脆弱性の増大をもたらし、予定外のダウンタイムと運用コス トの増加を引き起こす可能性があります。 ▪ 柔軟性の低下：予算重視のオプションは、変化するアプリケーション要件や向上する 品質基準に対応できない可能性があります。 まとめ 産業ビジョン技術は進化し続けており、企業は信頼性の高い検査、品質管理、データ統合 を容易に達成できます。AIの進歩、統一されたソフトウェア環境、フルライフサイクルのサポ ートにより、メーカーは将来の課題に備えながら、現在のニーズに自信を持って対応でき ます。 6

マシンビジョンのニーズと実現可能性チェックリスト エンジニアリング、生産、品質、保守、財務の各チームのメンバーとミーティングを行い、マシンビジョンプロジェクトのニーズと実現可能性を判断するため以 下の点について話し合います。 アプリケーション要件の定義 画像処理の複雑さを判断 □ マシンビジョンシステムの良品、各種不具合、サイク □ テクノロジーをタスク（エリアスキャン、ラインスキャ ルタイム要件、統合ポイントの代表的なサンプルを ン、3Dビジョンなど）に合わせる。 収集します。 □ 適切なイメージング技術を選択し、画像処理負荷を □ 欠陥検出率、許容誤判定率、スループット要件など 評価します。 の測定可能なターゲットを定義します。 ROIとTCOを計算 □ 検査すべき欠陥の種類（キズ、裂け目、隙間、サイズ の偏差など）や対象となる特徴を特定してください。 □ 初期コストのみに重点を置くことは避け、システム の耐久性、柔軟性、将来性を考慮してください。 環境要因の軽減 □ メンテナンス、拡張性、運用コストを含むTCOを評価 □ 周囲光、振動、ほこり、湿気、および温度変動につい します。 て動作環境を評価する □ システムが進化するアプリケーション要件と品質基 □ 必要な防護等級（IPレーティング）を指定してくださ 準に適応できることを確認します。 い。 □ 検査システムの他のコンポーネントがマシンビジョ ンシステムにどのように影響するかを評価します。 拡張性の計画 □ 追加の検査ポイント、追加のライン、工場拡張などの プロジェクト変更を予測します。 □ モジュラーコンポーネント（レンズ、ライト、フィルタ ー）を使用します。 □ ハードウェアとソフトウェアがユーザーフレンドリー であることを確認します。 7

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