AI画像工場内ライン監視システム『ラインウォッチャー』　

ラインウォッチャーには、『標準ベース』と『開発ベース』の2種類があります。

『標準ベース』はDeep Learning 標準ライブラリを組み込んだソフトウェアで、ユーザー様自身の手で容易に画像処理内容を設定したり、AI学習を行うことができます。こちらはライン上のモノの動きを検出する際に使用されます。

『開発ベース』はエッジデバイスやカスタムDeepLearning処理等を組み合わせた特別仕様です。いわばユーザー様のご要望に応じて弊社が制作する特注仕様で、より特殊な処理を含む画像処理や、人の動きを検出する際に使用されます。

今回は、前者の『標準ベース』についてご紹介させていただきます。

ラインウォッチャー『標準ベース』の用途

『標準ベース』は、ライン上の様々な“モノの動き”の検出に使用されます。一例としては下記になります。

　・ワーク倒れ検出：搬送中にワークが倒れた場合に検知。

　　　　　　　　　　不具合製品や設備破損を防止します。

　　

　・残物ワーク検知：生産終了後や品種切替後にラインに残留したワークを検知。

　　　　　　　　　　異品種混入を防止し、ラインクリアランスを確認します。

　　

　・滞留（詰り）検知：指定エリアに定数以上のワークがある場合、滞留を検知します。

　　　　　　　　　　　詰りによるエラー品発生や生産ストップを防止します。

　　

　・異物混入検知：違う種類の製品や、製品以外の異物の混入を防止します。

　　　　　　　　　異品、異物の混入や生産ストップを防止します。

　　

上記以外にも、ラインウォッチャー『標準ベース』はAI学習やルールベース画像処理の設定で様々な検出内容に対応可能です。

画面イメージ

ラインウォッチャーの画面は多数のタブで構成されています。各タブごとに8個ウィンドウがあり、監視カメラ8台分の画像を表示することが可能です。各ウィンドウごとに別個にAI画像処理を実行できます。

1タブごとにカメラ8台分を表示し、タブの数は8個までになっているので、最大64台のカメラを接続可能です。

設定機能

ラインウォッチャー標準ベースでは、ユーザー様が用途に合わせて画像処理内容等を細かく設定できます。ここでは設定できる内容についてご紹介させていただきます。

１．AI処理の種類選択

　　5種類のAIから使用するものを選択できます。

　　①　Point Location （特徴点検出）

　　　　画像の中にある特徴点を点として学習し、対象物の位置や形状が不安定であってもその特徴点を検出する機能

　　　　

　　②　Segment Instance （種別・領域判定）

　　　　品種ごとに学習を行い、対象物の領域の検出とラベリングを同時に行う機能。

　　　　

　　③　DetectAnormaly　(OK,NG判定 欠陥検知）

　　　　多数の画像を、OK 又は NG のタグをつけ学習させ、AI が OK と NG を区別 できるようにする機能。

　　　　

　　　　検査対象の画像を、学習に基づいて種類ごとに 分類 する機能。

　　　　

2．サブ画像処理（ルールベース）の選択

　　AI処理と連携し、数量カウントや差分検査を行うルールベース画像処理の設定ができます。

3．動作シーケンス設定

　　ラインウォッチャーの画像処理は上記でご紹介した8ウィンドウのタブ単位で実行されます。検査を実行するタブの順番や検査回数等を設定できます。

４．その他

　　PLC通信設定、各種環境設定、保守設定機能など、その他システムの作成に必要な調整機能が用意されています。

＊細かな仕様については今後随時改良・更新を予定しています。

画像検討・お打合せ可能　弊社までお問い合わせください。

ラインウォッチャーをご検討の場合は、いただいた画像について画像検討させていただくことも可能です。お気軽にお問い合わせいただけますと幸いです。