応用課程 開発課題20周年史

240 ワーク記録用撮影には，USB 接続のカメラを使用す る．また，画像や検査データの保存のため，USB メモ リを接続する．さらに，オンラインストレージサービスに も短期間保存し，外部からデータの閲覧やダウンロー ドが可能である． 検査装置本体の制御に使用する PLC との通信は 専用のデータリンク機能を使用する．ワークの種類， 画像処理による合否データや検査用ナットによる合 否データの受け渡しを行う． 図7 画像検査部構成図 3.2 画像撮影 検査用カメラは，シングルボードコンピュータ用イン タフェースをもつ Arducam 8MP Sony IMX219 カメラモ ジュールを 4 台使用した．レンズは，焦点距離 25mm である．シングルボードコンピュータとの接続には，専 用のマルチカメラモジュールを使用した． ワーク全体の撮影用カメラは，シングルボードコン ピュータの USB ポートに接続可能な産業用カメラ DFK22BUC03（The Imaging Source 社製）を使用し た．ワークの対面に鏡を設置し，図 8 に示すように ワークのボルト周辺を 1 枚の画像に収めることができ るようにした． 図 8 ワーク画像 暗箱内の照明は，バー型 LED を四方に配置し， ワーク全体に光が当たるようにした．また，乱反射を 低減するために内面に黒色のラシャ紙を貼り付けた． 3.3 画像処理による合否判定方法 スパッタが発生した際に，スパッタ近傍でやけと呼 ばれる黒い変色が生じる（図 4）．そこで，画像処理に よりボルト周辺の黒いやけを検出することでスパッタ の有無を判定する方法とした． ボルト周辺に黒いインクを付け，模擬的にやけを発 生させたワークの撮影画像を図 9 に示す．画像の中 からボルト周辺の黒色を検出することで，図 10 のよう にやけの部分を検出することができた．1 本のボルト での検査時間は約 3 秒となり，要求されるタクトタイム 以内で検査可能である．また，30 個の検査を行い， すべて正しく合否を判定できた． 本方法の他に，良品画像と検査品画像の差分をと ることでスパッタを検出する方法を検討した．この方 法では，ワークの位置ずれの補正，光の反射やス パッタ以外の傷の影響を取り除くための処理が必要 である．ボルト 1 本あたりの総処理時間が約 8 秒とな り，本装置の画像処理ボードの処理能力では要求さ れるタクトタイム内に画像処理を完了することができな い．また，機械学習による判定方法も検討したが，処 理時間が約 40 秒，検出精度が約 70%であった．その ため，これらの方法は本装置には不適切と判断した． 図 9 模擬的なやけ 図 10 やけの検出結果 3.4 操作画面 検査プログラム起動画面を図 11 に示す．図 3 に示 すように検査対象となるワークはワーク A，ワーク B の 2 種類である．ワーク A とワーク B は混在することがな く，検査開始時に設定する．ナット締め検査部と画像 処理検査部は，この設定に合わせて動作する． シングルボード コンピュータ Raspberry Pi 画像処理ボード PINQ マルチカメラモジュール カメラ ×２ カメラ ×２ モニター ボルト検査用カメラ USB カメラ ワーク 撮影用カメラ USB メモリ データ保存 PLC 機構全体制御 合否 検査画像 各種データ 検査画像 合否 オンライン ストレージ サービス 各画像・検査データ ブラウザ 各画像 検査データ 画像処理部 検査画像保存・閲覧 ナット締め 検査機構 ナット締め検査部 制御用データ 240