タイの政府事業におけるMachine Vision（MVDeep）用のカメラ・レンズ・照明の組み合わせを試験する試作機

課題の背景

この事例の課題は、カメラ検査向けのカメラ、レンズ、照明の選定時間を短縮することです。Machine Vision（カメラ検査システム）で良い結果が得られるかどうかは、この機器セットを最初からワークに合わせて正しく選べるかにかかっています。プロジェクトに参加したタイの民間企業は、機器を一組ずつ交換して試し、統計値で結果を確認する方法でこの工程を行っていました。

各案件の試験の多くは1日を超え、案件によっては1か月を超えるうえ、照明、撮影、産業統計、画像処理（Image Processing）のすべてに通じた人材が必要でした。そのため、同社が受注できる案件は持ち込まれる案件より少なくなっていました。ボトルネックは試験時間と、対応できる人数にありました。

当社はこの装置を、政府の試作機開発支援プロジェクト（2019会計年度）で開発しました。プロジェクトの正式名称はAutomated Machine Vision Laboratory By Deep Learning（ディープラーニングシステムのインテリジェントカメラによるワーク自動検査装置）です。ここでいうLaboratoryは、実際のワークで機器セットを試験するための装置を指し、教室ではありません。

要件と制約

装置には、8時間あたり100件以上のCpkレポートを出力し、すべての機器セットの結果を比較可能な統計値にまとめることが求められました。その他の要件と制約は次のとおりです。

• 政府の支援プロジェクトのもとで試作機を1台製作します
• プロジェクト参加企業の最初の課題に沿って、まず色調分類検査から始めます
• 機器の選定は、人の経験による推測ではなく統計値で判断します
• ワークはキャビネット内のXY Table上に置く必要があり、スペースに限りがあります

なぜロボットで機器を交換し、Cpk値で判断するのか

当社がロボットにカメラ、レンズ、照明を交換させ、Cpk値で判断するようにしたのは、この課題のボトルネックが、機器を一組ずつ試す時間と専門家の少なさにあったためです。同じ順序で繰り返し試験でき、すべてのセットを同じ基準でまとめられる装置によって、機器の選定を数値に基づいて行えるようになります。

装置は、試験用の上段キャビネットと電気制御ユニット用の下段キャビネットに分かれています。NVIDIA Jetson Xavier処理ボードはROS（Robot Operating System — ロボット制御用のソフトウェア群）を使用してロボットシステム全体を制御します。動作の流れは次のとおりです。

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   ワークのセットと情報入力

   ユーザーは上段キャビネット内のXY Table上にワークを置き、装置の画面から検査の種類を選択して、ワークの詳細、中心位置、サイズを入力します。

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   ロボットがカメラ、レンズ、照明を配置

   Startを押すと、最初の組のロボットアームがカメラをワークの中心へ移動させて撮影し、距離を変更します。残る二組は照明を保持し、レンズと照明の型式を交換して、複数の機器セットの画像を取得します。

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   AIによる色調分類とCpk値の計算

   AIが画像からワークの色調をグループに分類し（Clusteringは類似したデータをグループ化することです）、統計モジュールが機器セットごとのCpk値を計算します。

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   レポート出力とCloudへの送信

   装置はCpk値が最も高い上位5位の機器セットをPDFレポートにまとめ、装置のプログラムからレポートをCloudシステムへ送信できます。

納入物

当社はMVDeep試作機1台を、ソフトウェア、資料、操作方法の技術移転とともに納入しました。主な納入品目は次のとおりです。

• XY Tableと3組のロボットアームを備えた試験キャビネット（カメラの位置決め、照明の保持、レンズと照明の交換用）
• 複数種類の照明：バー照明（Bar Light）、多角度リング照明（Ring Light）、同軸照明（Coaxial Light）
• 複数の焦点距離のFAレンズ（産業用レンズ）と、テレセントリックレンズ（Telecentric Lens — 距離による像の大きさの変化を抑える測定用レンズ）
• 下段キャビネット内の電気制御ユニットと、ROSを使用するNVIDIA Jetson Xavierボード
• ワーク情報の入力、色調のグループ分類、Cpk値の計算、PDFレポートの出力、Cloudへのレポート送信を行うソフトウェア
• 計画報告書、進捗報告書、最終報告書、操作・保守マニュアル

最終報告書で確認できた成果

プロジェクトの最終報告書は、MVDeepの試験結果を3つの側面で確認しています。レポート出力の速度、Cloudへのレポート送信、キャビネットの安全性です。試験結果のほか、本案件ではプロジェクト参加企業への資料の納入と操作方法の技術移転も行いました。

• 速度：装置はCpkレポート出力の目標である8時間あたり100件以上を達成しました
• レポート送信：装置のプログラムからレポートをCloudシステムへ送信できます
• 安全性：装置は安全センサー（Safety Sensor）を備え、キャビネットのカバーを開けると動作を停止します
• 資料：計画報告書、進捗報告書、最終報告書、操作・保守マニュアル
• 技術移転：当社はプロジェクト参加企業へ装置の操作方法を技術移転しました

私たちが学んだこと

本案件から、カメラ検査システムの機器選定について3つの原則が得られます。

• 画像の目視や人の経験で判断するのではなく、すべてのセットを同じ統計基準で選定します。Cpk値により、複数のカメラ、レンズ、照明のセットを同じ基準で比較できます。
• 明確な単一の検査課題から始めます。本案件では色調分類から始めたことで、他の検査へ広げる前に測定方法を明確に定めることができました。
• 再現できる部分と探索が必要な部分を分けます。あらかじめ設定した位置により、装置は同じ順序で繰り返し試験できます。一方、カメラと照明の位置の自動探索は別の段階の作業であり、個別に開発と試験が必要です。

この手法をお客様の業務に適用する方法

複数の案件でカメラ検査向けのカメラ、レンズ、照明を選定する必要がある場合、この事例と同じ手法を適用できます。つまり、複数の機器セットを同じ順序で試験し、Cpk値で結果を比較します。貴社の案件が色調分類と異なる場合に調整が必要なのは、検査基準、ワークサイズ、位置決め方法です。

• この種の装置は機器セットを見つけるための試験に使うもので、生産ラインでワークを検査する装置ではありません。機器セットが決まった後も、現場の検査システムを別途設計する必要があります。
• 電源、圧縮空気、保守時にキャビネットを開けるためのスペースを準備してください。
• ロボットアームには複数のモーターがあるため、予備モーターを用意し、マニュアルの周期（通常は年1回）で電気系統を点検することをお勧めします。