画像ソリューション

エリアセンサ

• 素子が縦横方向に並び、二次元的に画像の撮影ができます。
• 検査システムの設計が容易にでき、速度の遅い対象物の撮影に優れています。

[ エリアセンサを用いたシステム構成例 ]

ラインセンサ

• 素子が横一列に並び、一次元的な画像の撮影しかできません。
• 対象物を動かしながら撮影する為、検査システムが複雑になりますが、高解像度の画像を撮影することができます。
• 1ライン素子で撮影する為、レンズの歪み・輝度ムラがない画像を取得できます。

[ ラインセンサを用いたシステム構成例 ]

外観検査

金属・機械・材料

HALCONの特徴的な機能である動的閾値法を用いることによって、画像のような金属表面上の外観検査も容易に実現できます。
ここでは模様のある金属表面上の直線的なキズを抽出する処理をご紹介します。

1.動的閾値法により、金属表面上においても、近傍の輝度値との変化が大きい領域のみを抽出します。

2.ハフ変換により領域に含まれる直線成分を見つけ出します。

3.直線成分の傾き情報を用いて、キズが水平方向を向くように画像全体を回転します。

4.動的閾値法では、水平方向と垂直方向の輝度変化に対する感度をそれぞれ調節することができます。水平方向の感度を上げて再度動的閾値法を適用することで、金属表面上の直線的なキズを抽出することができました。

円弧状の計測

金属・機械・材料

この事例では下記のような金属部品の中央部4つの穴同士の幅を計測することが目的です。
計測範囲を矩形で設定して計測を行ってしまっては、直線と円弧の違いにより高精度な計測を実現することはできません。

1.直線に限らず円弧状に沿った計測も可能です。 アプリケーションの内容に合せて最適なものをお選びいただけます。

2.HALCONでは計測矩形と同様に、環状に計測範囲を設定することが可能です。これにより、円弧に垂直なエッジ点を抽出することが可能になり、円弧に沿ったエッジ点間の距離の計測を実現することができます。

3.エッジ点が抽出された付近を拡大した画像です。
高精度にエッジ点が抽出できていることが分かります。

ラベル検査

食品・食料品

形状ベースのパターンマッチングを用いることにより、商品ラベルの印字検査を高速に処理することができます。

1.まずは、検査する項目毎に領域を細かく分割します。

2.次に分割した各領域から、それぞれ、パターンマッチング用のモデルを生成します。

3.新たに撮像したラベルの画像に対して、各検査領域用のモデルを用いて、同時に複数パターンマッチングを行います。ラベルが回転しているような場合でも問題なく検査を実現できます。この処理により、高速にエラー部分を見つけ出します。

4.さらに、登録しておいた参照パターンとの比較を行うことで、印字の細かな欠けまでも検出することができます。

お客様ニーズ

欠点項目に対し、照明・カメラ等の最適な選定
システムに最適なアルゴリズム設計
マップ・トレンド・リスト表示等の検査システム画面表示機能
ラベラ・パトライトなどの現場エラー出力
データベースを用いた履歴管理
上位生産管理システムとの連携