3次元検査が必要な理由
2次元の画像検査（濃淡による検出）では、以下のような検査が困難です。
端子の高さ判定
コプラナリティ（端子の高さ揃い）は2D画像では判断不可能。
はんだのフィレット検査
はんだ量の過不足を濃淡だけで判定するのは不安定。
微細な凹み・打痕
ワークの模様と同系色の欠陥は2Dでは区別困難。
透明・光沢ワークの欠陥
表面状態に影響されやすい2D検査では安定しない。
パターンプロジェクション法
複数のストライプパターン（縞模様）を対象物に投光し、その反射光をカメラで受光。投光と反射のパターン変化を解析して3次元画像を生成します。複数方向からの投光により死角がなく、高精度な3次元情報を取得できます。
2D検査との比較
| 項目 | 2D検査 | 3D検査 |
|---|---|---|
| 取得情報 | XY＋濃淡 | XYZ（高さ情報あり） |
| 端子浮き検査 | 不可能 | 高さで定量判定 |
| はんだ量検査 | 不安定 | 体積で定量判定 |
| 表面模様の影響 | 影響を受ける | 影響を受けにくい |
| 処理速度 | 高速 | やや遅い |
| コスト | 低い | 高い |
3Dロボットビジョン
3Dカメラとロボットを組み合わせたバラ積みピッキングも実用化が進んでいます。CADデータからサーチモデルを自動登録し、ワンクリックのキャリブレーションで立ち上げが可能な時代になっています。
Nsightのアプローチ
Nsightは元キーエンス画像処理部門のメンバーが在籍しており、2D検査では対応できない高さ・体積を使った検査にも対応。ルールベースの3D検査とAI外観検査を組み合わせたハイブリッドシステムの設計が可能です。「2Dで検出できない欠陥がある」という場合は、3D検査の検討をおすすめします。
多品種外観検査（VLMは裏方として活用）
ルールベース＋従来AIで検査を行い、VLMは「学習コストを下げる武器」として裏方で活用します。NG画像生成・アノテーション自動化・ブラウザベースの学習機能の3つをパッケージ化していく方針です。これらの機能により、お客様にとっての使いやすさを高めると同時に、各現場の検査データを蓄積できる構造を作ります。
ラベル文字認識・照合（VLMが検査自体を行う）
賞味期限・ロット番号・産地情報等の日本語テキストを読み取り、マスターデータと照合する用途です。VLMが学習なしで文字の位置と意味を理解するため、品種が変わっても設定変更なしで対応可能です。
サンプル画像をお送りいただければ、検査精度の無料検証を実施します。
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