スカイロジックの製品・サービス一覧

今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態（制御盤など） ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態

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虫、プラスチック、カエル、アニサキス、毛髪などの異物を秒間約10回の速さで監視。人の目に代わってAIの目が効率的に異物を発見し、光やブザーでお知らせします。PLCと接続すれば異物発見時にコンベアを止めたり排出したりすることも可能です。 ▼ベルトコンベアにポン付け PCを置きづらい場所でも、aiforce-miniならコンベアや制御盤の側面に取り付けて使うことができます。 ▼検出できる異物 虫、プラスチック片、カエル、アニサキス、毛髪など目視で確認できるもの ▼異物以外にも 学習によりキズ、傷み、焦げ、欠けなどもコンベア上でチェックすることもできます。 【製品構成】 ・aiforce-mini 本体（AIソフトウェアインストール済み） ・産業用カメラ ・レンズ（検査対象と撮影距離によって仕様を選択します） ・カメラ用USBケーブル（3m） ※ 設定時に必要なマウス・キーボードおよびモニタはオプションとなります。

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ＡＩの発達と普及により、これまで困難とされてきた食品における異物（虫、カエル、アニサキス、毛髪など）の自動検出が可能になりました。手早い作業の最中では見落としがちな異物をAIの目で発見します。 ■食品への毛髪混入 ■カップ麺の具材の有無確認 ■トレー上のパンの種類判別 ■肉の部位の判別 ■箱詰め菓子のカウント ■玉子のひび割れ検査 ▼ＡＩで見逃しを防ぎ、食の安全を確かなものに 農作物のキズや腐り、食品の具材不足、異物混入など…、目視で確認しても完全には防ぐことができず見逃しが発生してしまう。ＡＩは疲労することなく農作物や食品を見続け、見逃しを効率的に低減させます。 ▼選果の標準化・省力化 農作物にはキズや虫食いなど様々なチェック基準があり、また色味や形などでも選別する必要があります。これらを人の手で行った場合、どうしても見落としや人による主観が入ってしまい、一定の品質を維持することが困難です。ＡＩの目は常に一定の基準でチェック・選別するため選果の標準化・省力化に寄与します。

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こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる 　⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる 　⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる 　⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。

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弊社の営業技術がお客様と話をしている時にほぼ毎回説明しているものですが、AIの性能を大きく左右する重要な要素にもかかわらずネットを調べても話が一般的すぎて実用上の参考になりにくいものが多く、もう少し実用的・具体的・現実的な解説ができればきっと皆さんの参考になるだろうと考えたのが今回のブログの背景です。 ■いくら良いAIでも間違ったことを教えられたら間違った結果を出す ・教師画像について ・アノテーションについて ・アノテーションで便利な機能 ・参考になるブログと動画 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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今回はタイトルの通り「学習と検査速度のGPUによる違い」を検証出来ればと思います。 2種類のGPUと16・8GBのRAMによる学習・検査時間の違いを比較します。 ■条件 ■確認構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。

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EasyInspector2には3つの文字読取機能があります。 1）OCR（光学文字認識） 2）機械学習OCR 3）AI OCR ■簡単な設定 ■これまで難しかった文字も読取可能に ■最後に ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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お客様より複数台接続する際にPCのスペックをご質問頂く事があります。 今回はEasyInspector2（以下：EI2）のAI機能を使用したカメラ複数台接続時の挙動をご紹介させて頂ければと思います。PC選定時の参考になればと思います。また、複数台接続による検査時間の増加目安としてもご参考になれば幸いです。 マルチコントローラ（以下：EIMC）を使用し6台のEI2を起動・検査しました。 ■PC ■ハードウェア構成 ■ソフトウェア構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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最近、AIのソフト（EasyInspector2やDeepSky）をご使用頂いているお客様から「なんでこうなるの？」「こうなるはずでは？」「中身はどうなっているの？」というお話を頂くことが多くなっています。 このような時、担当者はどのように説明するべきか迷うようです。確かに、感覚的に分かりやすく説明しようとするといわゆる例え話（※）に終始してしまったり、細かく説明しようとすれば専門書の方が詳しいとなったりしてしまいます。私も「もう一歩踏み込んでAI画像処理の原理を知りたい」というお客様にちょうど良い説明資料が見つけられないでいました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください

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▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

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これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式（ルールベース）の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI（ディープラーニング）を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。（そして私も諦めてきました。） AI、試してみませんか。

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現在、画像について多くのことを学んでいる日々なのですが、「良い画像を撮影する」ということが重要であることを実感しています。 カメラには様々な機能が搭載されており、きちんと適した設定にすることができたら良い画像を撮影することができるようです。 そんな設定機能の中の一つに「ホワイトバランス」があります。 画像処理素人であった私は、聞いたことはあるけどいったい何をしているんだ？と思っておりました。 気になって調べたところ、面白かったのと役立ちそうでしたのでご紹介します。 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。

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2018年にリリースされたEasyMonitoringですが、画像処理ソフト「EasyInspector」のリニューアルに伴い、 新たにEasyMonitoring2として昨年秋にリリースしました。 約1年間、お客様にご案内をさせていただいている中で「いいね！」と言っていただけた機能や、新たにできるようになったことを紹介します。 AI機能が追加されたことで・・・ 今まで監視が難しかった環境の変化が大きい場所でも対象物を検知できるようになりました。 ・屋外でも安定した精度で検知 ・明るさの変化（事前に様々な時間帯、パターンの画像で学習させます） ・対象物が出現する位置がバラバラ、毎回異なる それぞれの対象物を識別して検出できるので「ドコで何を」検知したか判断できるようになりました。 ・特定のエリアで検知したらＯＫ、またはＮＧ ヒトの目に近い感覚で対象物を検知します。 ・個体差がある対象物を相対的に学習（動物、虫、農産物、異物など） ・ムラや荒れなどの色（ＲＧＢ）だけで判断できない箇所を検知

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「cazoeTell2」は「wakeTell」に名前変更しました。 改名の理由は”2”という名前になっているのでcazoeTellの上位互換とお客様によく間違えられしまうためです。 cazoeTellは単一の物をカウントするのに特化しておりカウント性能が高いです。 wakeTellは複数の物を分類してカウントすることが出来ますがcazoeTellよりカウント性能が低いです。 ■比較表　（※関連リンク（ブログ）をご参照ください） ■ナットとワッシャーのカウント比較 cazoeTellとwakeTellでどちらも総数の「30」個は問題なくカウント出来ています。 ただ、cazoeTellではカウント対象が「30」個あるという結果のみで何が何個という結果を出すことは出来ません。 一方、wakeTellではナットが「15」個とワッシャーが「15」個と認識して結果を表示しています。 この為wakeTellでは工具の戻し忘れなどの用途でも使用可能です。

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お客様から沢山のお問い合わせをいただき改良を重ね、発売当初よりもさらにバージョンアップをしました！ さまざまな対象物に対してより高精度のカウントができるようになりました。 cazoeTellを使ってカウントを行う前に、カウントしたい対象物に合わせた学習モデルの作成を行う必要があります。 【 学習モデルの作成 】 1）教師画像の撮影 2）アノテーションを行い教師データを作成する 3）AIに学習させる（学習データの作成） ■教師画像撮影時の注意点 ■アノテーションについて ■アノテーションのコツ 「気になるけどできるかな？」「カウントが上手くいかない！」 cazoeTellに興味を持っていただいたお客様はまずは一度スカイロジックにお問い合わせください！ お客様のカウントしたい対象物に合わせて弊社で学習モデルの作成を行います。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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最近「今やっている農作物の検品がもう少し楽にならないか」というお問い合わせをいただくようになりました。 地元の農家の方からいただいた野菜を使って ■ジャガイモの等級分けが出来るかどうか ■トマトの傷が見つけられるか　　 をスカイロジックでテストしてみました。 ▼ジャガイモの等級分け 左から A→B→C で等級分けしたジャガイモを角度を変えて写真撮影（画像は一部、計66枚撮影）し、 学習データを作成して検査させたところ,,, ABC等級分けできました。 （30枚中30枚等級分けできていました、100パーセントの正答率） ▼トマトの傷をみつける 傷のあるトマトがなかなか見つからなかったので１種類ですが、この傷を検出できるかテスト。 ジャガイモ同様に姿勢を変えて写真撮影（12枚）し、学習データを作成、検査を行ったところ 画像のようにキズを検出できました。 （30枚の画像を検査して全てキズを検出できました、100パーセントの正答率）

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今回はアノテーションに関する情報を紹介いたします。 アノテーションは検出精度に関係する重要な設定のひとつですので、是非参考にしていただければと思います。 Q.　ラベルをまとめるか、それとも細かく分けるか 複数の検出対象（キズ・ヨゴレ・ダコンなど）があるときに、アノテーションのラベルを「欠陥」と全て同じ名前で 登録するか、「キズ・ヨゴレ・ダコン」と形状ごとにラベルを分けて登録するといった2パターンがあります。 DeepSkyはラベルが少ない方が検出結果は向上する傾向があるので、なるべく同じラベルで登録する方が良いです。 ただ、どの欠陥が検出されたか知る必要がある場合は形状ごとにラベルを分ける必要があります。 この時に、キズを間違えてヨゴレで登録すると学習時に整合性が無くなってしまい、上手く学習できないケースがあります。 そのため、アノテーションは間違い、見落としが無いように慎重に行う必要があります。 （図1）

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検証中や導入後にユーザー様からいただいたご質問、ご報告でDeepSkyの設定に関する 有益な情報が多くございましたので紹介いたします。 Q.　過学習の判断方法は？ Q.　収束0.1以下とは？ラベル数が増えると収束しにくくなる？ Q.　途中から追学習した時とリセットして再学習した時の違いは？ ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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DeepSkyは検出した物体の座標を TCP/IP通信で上位システムに知らせる機能を持っているため、上位システムで物体の座標を追跡することにより様々な応用が可能になります。ここではコンベア上を流れる物体を検査しつつ、物体がカメラの中央を横切った時にカウントするソフトを紹介します。 下の図（図2）はコンベア、カメラ、ソフトの構成を示しています。カメラの画像をDeepSkyで処理して物体の種類と座標を検出し、その結果を上位のカウントソフトに渡しています。カウントソフトは物体を追跡し、画像の中央を横切った時にカウントアップしています。 ベルトコンベアを移動する製品のイメージです。上部のカメラで撮影し、NG品をチェックしつつ製品をカウントします。PLCなどと連動して規定数に近づいたときに速度を落としたり、ブザー鳴動させたりすることもできます。 カウントソフトでは物体の座標を追跡して物体をカウントします。このようにDeepSkyは上位のソフトと連携できるため様々な使い方をすることができます。カウントソフトのようなカスタムソフトは弊社でも製作可能です。

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お客様とお話をしているとどうもAI（ディープラーニング）が勝手にOKかNGか判定してくれると思われていると感じる時があります。これは微妙なニュアンスの違いであり、実際の会話の中でわざわざ訂正するほどのものではないのですが、今日はそのモヤモヤを晴らしたくてこの記事を書きます。 さて上でモヤモヤと書きましたが実際何が違うかと言うと、ソフト上で何をOKとして、何をNGとするか決めているのは実は人間だということです。 「じゃぁAIって何してるんだ……」となってしまうのですが、答えを言ってしまうと弊社のAIが行っていることは「教わったモノを見つける」、本質的にはこれだけです。この機能は一般的に「物体検出」と呼ばれます。 「物体検出」では文字通り画像の中から「物体」を「検出」します。

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近年、機械設備の小型化、精密化に伴い、搭載されている部品もより小型のものを用いられる事が多く、そのような小型サイズの部品の画像検査をする際には、撮像するカメラも高画素カメラをご利用頂くことが多くなって参りました。 ただ、高画素カメラを使用する場合にはカメラを接続するパソコンも高スペックが要求されます。 そこで、今回は高画素（1400万画素）カメラ2台を1台のパソコンへ接続し、同時起動させた際の動作検証と、その結果をご報告させて頂きたいと思います。 検証結果、1台のパソコン画面へ2台の1400万画素カメラをそれぞれの画面を表示させることができました。（図1） また、下記画像は接続した2台のカメラの内の片側の画像を写した画像になります。 およそ100mm四方の視野範囲の中の2mm以下（0.8×1.6mm程）の部品も検出させる事が可能となっております。 （図2　左側写真の全体画像の赤枠で囲んだ部分を拡大したのが、右側写真の部品拡大画像）

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今回はAIの種類について整理してみたいと思います。 DeepSkyの紹介ページも新しく作成されていますので是非ご覧ください。 さて、今話題になっている「AI」という言葉ですが、歩行者や標識を見分けたり、またチェスや碁で人間のプロに勝ってしまうAIは、より正確に言うと「ディープラーニング」です。画像処理の世界ではそれ以外にも機械学習の画像処理や手続き型と呼ばれる画像処理があります。では、それぞれ何が違うのでしょうか？ それぞれの意味合いは、下のような図にすると分かりやすいと思います。AI (Artificial Intelligence)はその名の通り人工知能を意味し、1950年頃から「人の知能の代わりをするもの」という意味で最も広く使われている概念です。画像処理の世界では、カメラで撮影した画像を決まった手続きに従って処理してOK/NG判定をする「手続き型」(ルールベース)の画像処理もこのAIに該当します。弊社のEasyInspectorでは、色判定や寸法角度検査など広い範囲でこのタイプのAIを使っています。

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様々な食品生産・加工の現場から何件かお問合せもいただいております。 お弁当に混入した髪の毛や異物の検出など、EasyInspector（旧EasyInspector）では難しかった案件にも対応でき、ますますAI（ディープラーニング）機能の対応の幅の広さを実感します。 DeepSkyは、検出したいものに対して幅を持たせて教えることが出来るので、 「この形！」という決まった形 “ではない” 異物に対しても検出することが可能です。 現状人の目でチェックしているけど「これって検査出来るのかな？」と思うもの、まずはお気軽にお問合せくださいませ。

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▼機能：オートアノテーション アノテーションを自動で実行してくれる機能です。従来はβ機能でしたが Ver. 2.2.0.0から正式な機能となりました。 物体認識ではアノテーションがとても大事ということはご存知の方が多いと思います。ただ、画像内に対象物が沢山あるとアノテーションの作業量が多くなり、そして作業量が多くなるとアノテーションをし忘れたり間違えたりというミスがどうしても増えます。アノテーションをし忘れてしまうと、DeepSkyは同じ物体に対して「これは（同じように見えるが）見つけてはいけないものだ」という判定をするようにパラメータを調節してしまうので物体の認識率が著しく下がったりといった問題が出てしまいます。（図1　アノテーション忘れ そこで、オートアノテーション機能が登場します。オートアノテーションを使うと、ボタンのクリック一つで「いままでの学習データから考えるとここにアノテーションしたいですよね？」といったアノテーションの提案を自動で行ってくれます。 （図2・3・4を参照）

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▼機能：エリアごとのOK/NG判定 「画像の中に何が何個検出されたか」だけではなく「どこに検出されたか」で判定する機能です。 用途によっては画面全体での個数では正しく判定できない場合があります。例えば下のようにコンデンサ2個、向きが互い違いになっている場合です。この場合、コンデンサの向きがそれぞれ逆になっていれば不合格とすべきですが、全体の個数としてはどちらも極性マークが上にある物と下にある物、それぞれ1個ずつとなるためどちらも合格となってしまいます。（図1） このような場合はエリアごとに分けて判定を行います。下の点線の枠のように、あらかじめエリアを決めておいてそれぞれのエリアで個数判定を行います。（図2） それぞれのエリアの中で： 「上向きのコンデンサが一つ検出されたらOK」 「下向きのコンデンサが一つでも検出されたらNG」 といった設定を行います。（図3） これにより同じ個数で互い違いになっているNG品でも正しくNG判定できるようになります。（図4）

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DeepSkyは、いわゆるAI（Deep Learning）を使用した画像検査ソフトで、検出させたい部分を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識するようになります。 従来のものとは具体的に何が違うのか、DeepSkyの3つの特徴をお伝えします。 ※ワッシャーの傷の検査を例にしています。 ▼検査対象物の位置決めが不要 （図1　傷なしOK） （図2　傷ありNG） 位置決めが不要ということは、画面内のワッシャーの数が異なっても同じ設定で検査可能です。 固定が難しい検査対象物などに効果的です。 ▼明るさが変化しても検出できる （図3）こんなに暗くしても傷を検出してくれます。 金属部品で反射を抑えることが困難な場合や、そもそも色の種類が複数ある製品等に効果的です。

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画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの？」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。 実は、明るさの調整には様々な方法があります。 １）調光 ２）レンズのしぼり（産業用カメラの場合） ３）カメラの露光時間とゲイン設定 つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。 では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか？ （図1）これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。

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カメラの選定の中で悩みがちなのがインターフェースです。近年の産業用カメラではほとんどのメーカーがGigEとUSB3.0の両方のカメラを出しています。2つのインターフェースを用意しているのにはそれぞれのメリットとデメリットがあるためです。今回は、用途に合わせてどのようにインターフェースを選ぶかについて書きたいと思います。 ■価格の比較 それぞれの違いについては仕様として明確に決められているので、その一部を抜粋します。下の表を見て頂くことで今ご検討中の用途で選ぶべきカメラも明確になってくるかもしれません。 （図2　GigE/USB3.0 仕様の対比表） ※ メーカーによって5mや8mまでのケーブルを取り扱っていますが、動作が不安定になるケースがあるようです ■GigEカメラの給電について GigEでPCと接続する場合、LANケーブルで直接PCとカメラを接続してもPCからカメラに給電できません。そのためカメラに直接給電するか、別途PoEインジェクタ―やPoEハブをPCとカメラの間に入れてカメラに給電する必要があります。 （図3　PoEハブ（4台のカメラに電源供給可能） （BS-GU2005P）

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カメラ受光センサーのシャッター種類は大きく分けて2つに分けられます。「グローバルシャッター」と「ローリングシャッター」です。この2つの違いは、センサーのピクセルを全て同時に露光させるか（グローバルシャッター）、上から1ラインずつ露光させるか（ローリングシャッター）の違いです。 この仕組みの違いが画像にどのような影響を与えるのでしょうか？代表的な例は下のような歪みです。移動しているものを撮影すると、グローバルシャッターであれば球形のものは球形として撮影されますが、ローリングシャッターの場合、上のラインから順に露光させている間にも物が移動してしまうので、露光の時間差の分、ひずみが発生します。 このように、移動体を撮影する場合に両者の違いが出てきます。「では、全てグローバルシャッターにすれば良いのでは？」という疑問も出てきますが、製造コストの面ではローリングシャッターの方が有利（低コスト）なのです。 （図1　左：グローバルシャッター、右：ローリングシャッター）

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「高画素か、低画素か(2)」で説明したように、産業用カメラには様々なセンサーサイズがあります。一般的には 1/3～1/2インチですが、1インチというサイズもあります。センサーサイズが大きいということは、同じ画素数であればピクセルサイズが大きくなるため： ピクセルあたりの受光面積が大きくなり、短い露光時間で撮影できる 同じ露光時間であればよりノイズの少ない画像が得られる 同じレンズのフォーカス性能であればより鮮明な画像が得られる（1ピクセルのサイズが大きくなるのでフォーカス対象の的（まと）が大きくなると考えると分かりやすいかもしれません）。 というメリットがあります（ただ、センサーサイズが大きいほど作るのにコストがかかるため、サイズに応じて価格も高くなります）。 一点、注意したいことは、「画質を上げるためにセンサーサイズが1/2インチのものから1インチのものに変更したい」といった場合、同じレンズを使っても画角（視野範囲）も変わってしまう点です。

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「高画素か、低画素か(1)」では高画素カメラが細部まで鮮明に撮影できるメリットについて触れました。ここでは低画素カメラのメリットについて書きたいと思います。低画素カメラのメリットは一言で言うと「処理が速い」という点です。そして、処理が速い理由として2つの点が挙げられます。 そもそも画像データとして扱う画素数が少ない 露光時間が短くて済むので撮影にかかる時間が短い 1 については特に疑問の余地はないと思います。では、2の「露光時間が短くて済む」のはなぜでしょうか？これについて説明します。 カメラのセンサー（冒頭の写真に写っている四角の受光部分）のサイズは様々ですが、産業用カメラでは5mm角から7mm角くらい程度のものが一般的です（1/3インチ～1/2インチ）。しかしながら「高画素か、低画素か(1)」で触れたように、画素数のバリエーションは30万画素程度から1400万画素程度まで様々です。 この時、ピクセルのサイズにはどのような違いがあるのでしょうか？

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「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 （図を参照） このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。

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安価なカメラの代表としてパソコンにUSB接続できるWebカメラというものがあります。価格も千円からと格段にお手頃ですが、画像処理には一般的に産業用カメラが使われる理由も合わせて知っておくとトラブルが少ないです。 もちろん安い方が費用対効果が上がりますが、私の感覚ではWebカメラを使うお客様「3」 に対して産業用カメラを使うお客様が「7」 です。逆に言うと3割のお客様はWebカメラでも実用に耐えうる運用ができているということになります。

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絞りは目でいえば虹彩（茶色目）の役割を果たし、カメラのイメージセンサーに入る光の量を調節するものですが、同時に被写界深度やカメラの露光時間にも影響します。今回は被写界深度と露光時間について検証したいと思います。 ■被写界深度 ■露光時間 ■被写界深度を深くしながら露光時間を短くする方法

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絞りやフォーカスを調節できるタイプのレンズには画角（撮影範囲）に関係する「焦点距離」という値があります。レンズの仕様を表す場合、一般的にf1.4/12mm のように開放時の絞り値と焦点距離をセットで表しますが、このことから「焦点距離」が重要な仕様であることが分かると思います。 こちらでは焦点距離の選び方をご紹介します。 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。

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画像で検査を行う場合、カメラの受光センサーに入ってきた光によって画像を取得するため、その光の質によって見つけたい欠陥を検出できる・できないが大きく変わってきます。 １：反射光の影響 照明の角度によって著しく変化するものの一つに反射光があります。例えば下の例のように、同じものを撮影しても照明の角度によって見え方が全く変わってきます。 （図1　左：真上から照明を当てた場合、右：斜めから照明を当てた場合） 上のサンプルは基板表面に防湿コーティング剤が塗布されているため全体的に光沢があります。このようなものを撮影する場合、正面から光を当ててしまうと光源がそのまま反射してしまい、好ましい画像が撮れない場合があります。そのような場合には照明を斜めから当てます。 （図2　左：真上から照明を当てた場合、右：斜めから照明を当てた場合） 上の図の青矢印は光源の反射を示しています。真上から光を当てるとその反射光がそのままカメラに入ってきてしまいますが、斜めからの場合、反射光は逆側に抜けるため直接の反射光を避けることができます。

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ここでは様々な照明の種類と性質、主な用途について書きたいと思います。用途に合わせて最適な照明を選んでください。 ■バー照明 ■リング照明 ■ローアングルリング照明 ■バックライト（透過光） ■バックライト＋偏光板 ■同軸落射照明 ■ドーム照明 ※詳しくは関連リンクをご覧ください。

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製造業において、企業の信頼を維持するための品質管理・品質保証は欠かせない業務です。品質管理業務の中でも多くの部分を占めるのが「外観検査」です。各工程において外観検査を行うことにより下流工程の歩留まりが向上し、不良の流出も未然に防ぐことができますが、同時に製造コストを押し上げ、場合によっては外観検査がボトルネックとなって生産能力が落ちてしまう原因にもなりかねません。 ここでは外観検査の自動化の注意点、従来の画像処理と最新AI画像処理の違いや海外での外観検査の動向について解説します。 ■外観検査とは？ ■外観検査の主な検査項目 ■目視検査の代替としての自動外観検査 ■目視検査のメリット・デメリット ■自動外観検査のメリット・デメリット ■自動外観検査の導入ステップ ■AI（ディープラーニング）外観検査は従来の手続き(ルールベース)型画像処理に取って代わるのか ■外観検査で手続き型画像処理を使う場面 ■外観検査でAIを使う場面 ■外観検査を自動化する際の注意点 ■海外における自動外観検査の動向 ■まとめ ■低価格で導入できる外観検査システム ※関連リンクをご覧ください。

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食品メーカー様のシュリンク包装品の破れの有り無しを無料の簡易検証でご報告しました。 変形・段積み崩れ・フラップ糊付け等も引き続き検証して様々な不良検出をご提案したいと思っています。 簡易検証では人が目視ですぐに分かる程度の破れ：8割程度、製品の色が白等で人でも分かりにくい破れ：5割程度の正判定が可能でした。 今回は限られたサンプル品で検証しており、学習データが少なかったためこのような精度になったのではないかと思います。より多くのデータを学習させることで検出の精度は上がります。 【使用したソフト】 Deepsky

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電子機器メーカーさまから様々な制御機器の表示灯やメーターの読み取りに関してのお問合せをいただきました。６種類の読み取り機能を設定しご報告することになりました。 左右の画像２種類は「メーター読み取り機能」を使用しております。そのほかの画像３枚については点灯している時の色を検出するか、検出しないかで合否判定を行っています。が、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。もう１ついただいていた画像についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。

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シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか？と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより検査することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中（※）でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます

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部品の計数はよくあるお問合せの一つです今回はプラスチック部品メーカーさまです。人手不足による検査自動化の要求が年々増加していることを感じます。 DeepSky という、いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、認識するよう になります。 お預かりしたサンプル品を検証致しましたところ、員数、計数は可能でした。しかしトレイ の指定のなかったサンプルについては密着したり重なった場合には、検査品に工夫をすると検証が可能になりました。 検査タクトに関しては以前、提出させていただいた、EasyInpector の方が短いです。しかし トレイに入れない計数は判定が難しいため、今回は DeepSky で検証することと致しまし た。DeepSky での検査タクトは PC スペックなどによりますが１画像（1 検査）0.3 秒程度 です。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。 様々なタイプの計数ができる仕様になっています。

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金属加工メーカー様より、位置決め無しで７ｍの長さの棒の本数をカウントしたいといった要望です。 今回、未塗装の丸棒でしたが、以前検証報告した白く塗装した棒と同程度の正確さでした。ただ、大きさや角度が大きく異なるものは未学習のため不正確になります。 左の画像はアノテーションで右の画像はカウントするワークを検出して点で表示しています。 ルールベースの従来型画像検査ソフトよりAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトは屋外などのある程度の明るさや撮像環境に違いがあっても検査ができることが強みです。 様々な業界、様々な工程で検査ソフトはお役に立ちます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。 様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【使用したソフト】 Deepsky

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今回お問合せの製菓メーカーは他の業種と同じように段ボールに梱包して納品されています。 製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します。 今回お問合せいただいたEasyInspector（従来型ルールベース式画像検査ソフト） は自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいております。 EasyInspector「指定色の有無検査」という機能を使用する想定です。インクの色を指定して、それが指定した範囲内かどうかでOK/NGを判定します。左の画像では指定した色が赤色でピクセル検出されて合格の青枠を表示しています。右の画像では指定した色が検出できなかったため不合格の赤枠を表示しています。 逆側と合わせて2か所同時検査することも可能です。その場合カメラを2台使用することになります。

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