何を検査するかを明確に
検査面と、フィルムが除去されるべき領域を定義します。正常パターン、反射、治具を実際の残膜と区別します。
- 目視可能な残膜・剥離不良
- ROI 内の欠陥面積・分布解析
- 良品・不良品・判定境界サンプルの比較
撮像から判定まで
フィルムのコントラストは透明性、反射、照明で変化します。安定して区別できるかを試験撮像で確認し、領域分割、面積解析、学習ベースの手法を選びます。
- 治具・不要な背景を除外
- 欠陥の面積・形状・最小寸法を評価
- 独立したサンプルで過検出・見逃しを検証
残膜と糊残りを区別
糊、異物、フィルムは似て見える場合があります。原因が確認された欠陥サンプルを使い、撮像条件で区別できるか検証します。写真だけでは材質を断定できません。
ラインへの組み込みを計画
アルゴリズムに加えて、トリガ、安定した撮像、結果交信、画像保存を検討します。最小検出寸法とサイクルタイムは実サンプルと撮像条件により決まります。
- 良品・不良品・判定境界サンプルを用意
- 視野・最小欠陥・サイクルタイムを指定
- PLC インターフェース・追跡要件を確認
よくあるご質問
AI は必須ですか？
必須ではありません。コントラストが安定していればルールベース AOI を検討できます。変動する模様には、代表的な学習データと独立した検証データで AI の有効性を評価します。
欠陥面積で OK／NG 判定はできますか？
有効 ROI、領域分割、判定基準を定義すれば、判定指標として利用できるか評価できます。