画像処理の利用が増えてきているのはないでしょうか?
画像処理の目的として、
1.製品検査
2.位置補正
他にもあるかもしれませんが、大きく2点ほどだと思います。
製品検査としては、色の判別から形状、文字、完成状態など、いろいろなチェックをして、製品の状態を確認して不良品の数を「0」にするために様々な分野で使用されています。カメラを固定しての検査もありますし、検査箇所が多いとロボットハンド先端にカメラを取り付けて検査する場合もあります。
また、位置補正としては、ロボット等で搬送する対象物の位置を画像処理装置から判別して、どこに対象物があるかを認識して補正した場所にある対象物を処理することは増えてきました。
特にロボットとの連携はロボットメーカーも力を注いでいるように、ロボットが扱う対象物の事前位置決めを行わず、画像処理で位置補正させることで位置決めのための治具や自動装置等を導入する必要をなくすことができる点でも効果が高いとしています。
画像処理の難しさは、検出と判別。
それには、いかにきれいな画像を写せるかがポイントのような気がします。
カメラの性能や光源がまず最初に重要な選択肢です。
次に正常な箇所を同一のコントラストに、異常な箇所のコントラスト差を確実にさせて判別させることができるかがポイントとなります。
何をどう対処したら正常に認識できるかは、対応する選択肢が多すぎて、ひとつ選択を間違うと見た目に進んでいると思いつつ、最終的には上手に検出できないようになってしまいます。
このためにもひとつひとつ選択を間違えないようにすることが大切です。
これらの検出や判別はパターン毎に違うので、ある程度の傾向から対策はしたとしても必ずこの方法で確立できるとは限りません。やはりそのワーク毎にトライするしか方法はないかもしれません。
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