9/8 外観検査を自動化する知識と技術　

新潟県産業労働部　創業・イノベーション推進課　副参事　博士(工学)　阿部 淑人　氏
※元大日本印刷(株)
【講師紹介】　 

 １．製造DXの推進と並行して外観検査の自動化が必要となっている現在において、検査や品質管理の意義、標準化などについて概要を
述べます。
２．外観検査システムの構築において必要な基礎知識として、我々の視覚・色覚と光学系・照明系について述べます。我々がまずものをど　のようにして見ているかを理解し人の眼とカメラの類似点・相違点について把握することから始めます。そしてさまざまな光学現象について知識を得ることで照明と撮像のための基礎を学びます。さまざまな照明方法や撮像方法の図解によって外観検査にとっての前段となる「被検体を観る」に関する理解を深めましょう。
３．外観検査の自動化における、中核部分である画像処理システムの仕組みについて述べます。撮像して得られた画像からどのようにして欠陥を抽出し良否判定するかのロジックの概要について学びましょう。
４．外観検査システムを開発したり運用するために必要なさまざまなノウハウについて述べます。自動化のために必要なこと、今後の展開などについても理解を深めましょう。

１．外観検査の概要と自動化・標準化
　1.1 外観検査とは？　～目的と効果
　1.2 外観(画像)検査の種別と効能
　1.3 検査・計測と品質管理・品質保証
　1.4 生産方式と不良の発生
　1.5 製造業におけるDX推進
　1.6 品質管理システムとは？
　1.7 物差しを定め標準化する
　1.8 機器の校正

２．視覚と光学現象と照明技術
　2.1 ヒトの色覚・視覚： 目の仕組み・混色・錯覚・分解能…
　2.2 均等色空間と色差
　2.3 幾何光学と反射・屈折
　2.4 偏光・回折・散乱など
　2.5 種々の光学素子
　2.6 光源と照明の基礎（器具形状・明度指標・演色性）
　2.7 照明の幾何条件・測色と光沢
　2.8 撮像のための光学系
　2.9 チャートを使って調整・校正

３．外観検査のための画像処理技術
　3.1 自動外観検査のロジック
　3.2 画像処理システムの概要
　3.3 必要な情報を選択する前処理
　3.4 良品と不良品の特徴抽出
　3.5 不良の認識と良否の判別
　3.6 ニューラルネットワークの仕組み（深層機械学習）

４．外観検査の運用ノウハウ
　4.1 限度見本と評価尺度の設定
　4.2 目視検査の曖昧さ抑制
　4.3 目視検査の役割軽減　～自動化とその先へ
　4.4 検査体制の構築
　4.5 検査のためのマテハン
　4.6 検査結果の活用
　4.7 検査装置の開発プロセス
　4.8 自動化のための勘所と今後の動向

まとめ

□質疑応答□

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