アノマリー検出
オプション GoPxL『アノマリー検出』ツールは、従来手法およびAIベースの最先端技術を活用した外観検査ソリューションです。
自動車、食品、建材、タイヤをはじめとする多様な産業分野のインライン検査において、難易度の高い検査課題を強力な3D欠陥検出機能で解決します。
PCまたはGoMax上でユーザー自身が学習および検査システムへの組込みを行うことが可能です。
最先端AIを活用した欠陥検出
『アノマリー検出』は欠陥検出などの外観検査を行うツールでPCもしくはGoMax上で動作します。良品と不良品のデータをトレーニングすることで正確で柔軟なインライン検査を実現します。
アノマリー検出はGoPxL内蔵の測定ツールの１つとして動作し、全てのGocatorシリーズで利用できます。
センサー実機で撮りながら検査を行うには専用ドングルキーが必要となりますが、オフラインの再生モードであればライセンスがなくてもAIモデルの学習と検証が可能です。
適用例1 ギア部品の外観検査
従来のような一定の閾値を設けるルールベースの検査ではなく、3Dデータを学習させたディープラーニング検査で複雑な形状の機械加工部品や鋳造部品も欠陥検出が可能です。3D形状に基づいて複雑な対象物の柔軟な外観検査を可能にします。
適用例2 建材表面のキズ検査
GoPxLのアノマリー検出では3Dデータおよび2D輝度画像を学習し、検査を行うことが可能です。床材や建材の表面に見られる線キズを検出します。
アノマリー検出機能はGoPxL測定ツールの1つとして追加できるため、各種フィルターや領域のマスキングなどの前処理と合わせて一連の検査フローに簡単に組み込むことができます。
GoPxLアノマリー検出の特長
他のAI検査ツールとは異なり、3D外観検査に特化した検査システムが容易に構築できます。
2D輝度画像または3D高さ画像でトレーニング
ディープラーニングのトレーニングは2D輝度画像または3D高さ画像が選択できます。
欠陥の特長に適したデータをトレーニングすることで安定した欠陥検出を行います。
ライセンスがなくても性能評価が可能
以前撮影したデータを再生モードで読み込むことで、アノマリー検出のライセンスがなくてもトレーニングと検証を行うことができます。
合成データと拡張データの生成
疑似的に合成したデータを読み込ませることで、モデルの性能向上を図りつつ、より少ない画像枚数でトレーニングが可能です。
生産時の新しいデータをプロジェクトに直接保存
取生産時にスキャンしたデータをPCやGoMaxのプロジェクトファイルに直接保存することで、新しいモデルにすぐ学習させ、検査性能向上に活用することができます。
GoPxLの計測ツールの1つとして機能
アノマリー検出機能はGocatorの測定ツールの１つとして追加されます。入出力パラメータやモデル切替えもマウス操作で簡単に追加編集が可能です。
『アノマリー検出』
利用手順※④以外のトレーニングやテストデータの評価はライセンスがなくても利用できます。
①トレーニング用データの撮影
OKサンプル、NGサンプルの両方をスキャンし、撮影データをgprec形式で保存します。
合成データを自動的に生成できるためトレーニング枚数は数十枚から検査が可能です。
②アノマリー検出ツールの追加
検査画面を開き、「サーフェース アノマリー検出」ツールを追加します。
検査対象範囲の切出しなとの前処理を入れることもできます。
アノマリー検出ツール内のモデル学習画面を開き、保存済みの撮影データを読み込みます。
③モデルのトレーニング
トレーニングはサーフェース（高さデータ）か輝度画像を選択できます。
各撮影データに対して期待値（OKまたはNG）ラベルを設定し、学習ボタンをクリックするとトレーニングが開始されます。
トレーニングが完了すると結果グラフが表示されます。
④検査実行
アノマリー検出ツールに戻り、トレーニングしたモデルファイルを選択して保存します。
スキャンを実行すると学習したAIモデルに基づき、検査結果が表示されます。
判定に至ったヒートマップや閾値も出力されます。
⑤検査結果出力
検査結果はPCやPLCに直接出力が可能です。
アノマリー検出ツールの検査結果をそのまま出力することも可能ですが、ブロブツールやスクリプトと組み合わせることで、さらに欠陥候補領域面積や長さ、真円度等に基づいた判定を追加することができます。