有無・品種判別検査とは
部品の有無、数量、品種が正しいかを確認する検査です。入出荷時のカウント、基板上の部品有無、接着剤塗布の確認など、製造・物流の幅広い工程で使われています。
エリア計測（面積検査）
画像を白黒2値化して、白または黒の画素数を数えます。これにより対象物の面積や有無を判定できます。設定した面積の閾値で合否を判定するシンプルな手法です。
ブロブ（個数カウント）
2値化した画像から、白または黒のかたまりの数をカウントします。各かたまりの面積・位置・形状も取得でき、個数だけでなく形状による判定も可能です。
濃淡ブロブでは、背景に対して明るい・暗いかたまりを検出し、照度変動の影響を受けにくい安定した検出ができます。
パターンサーチ（品種判別）
あらかじめ登録した画像パターンと入力画像を比較し、相関値（一致度）を算出します。異品種の混入や部品の抜けを検出できます。
高速性と高精度を両立するために、圧縮画像での粗サーチ→段階的な精密サーチというアルゴリズムが使われます。
輪郭形状によるサーチ
画像の輪郭情報を使ったサーチでは、表面状態の変化や対象物の欠け・重なりがあっても安定した検出が可能です。自動特徴抽出アルゴリズムにより、誰が設定しても安定したサーチが実現できます。
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、個数カウント・品種判別の検査設計からAI連携まで一貫して対応します。パターンサーチで対応しきれない多品種の識別には、VLMが特に威力を発揮します。
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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