「この鋼板に欠陥があります。見えますか?」― Foresight Stereoで、色では見えない打痕を"形"として映し出す
この鋼板の表面には、実は欠陥があります。どこか分かりますか? 右の矢印プレートに目は行っても、肝心の欠陥そのものは見つけにくいはず。それはこの欠陥が打痕（だこん＝押し込み疵）、表面がわずかに凹んだ「形」の欠陥で、色のコン […]
同じ半導体チップを1回撮るだけで、「色」と「形」を別々に見られたら？ ― TR-100で半導体表面を観察する
半導体チップの表面は、外観検査でいちばん「目移りする」被写体のひとつです。金属光沢に薄膜の干渉色が乗り、シャボン玉のように紫・緑・赤・青・黄が入り混じる――その鮮やかさに、肝心の「形」がすっかり紛れてしまうからです。配線 […]
外観検査でいちばん難しい被写体は？ ― 答えは「鏡」。TR-300で反射面の傷と平坦度を見る
外観検査で最も手強い相手は何か――それは、ほとんどの方が毎朝のぞき込んでいる「鏡」です。まずは、下の一枚をご覧ください。 !オフィスの壁に掛かった鏡。窓・ブラインド・庭の緑・撮影者・デスク・TOMOMI RESEARCH […]
バンプの「変色」か「つぶれ」か ― Foresight Stereoで半導体チップを1回撮り、色と形を分けて見る
半導体のバンプ／パッドアレイは、見たい欠陥の多くが「形（高さ・つぶれ・欠損）」に宿ります。ところが表面には酸化やシミといった「色」の情報も混ざり、しかも銅やはんだは光をよく返すため、通常の2D外観検査では照明の映り込み（ […]
1回撮るだけで「色」と「形」が別々に取り出せる ― Foresight Stereoでエナメルピンを3D観察する
製品表面の「色」と「形（凹凸）」は、人の目には混ざって見えます。だからこそ、色ムラなのか本当に傷があるのか、模様なのか刻印なのかを見分けるのは難しい――。今回は、ステレオ3Dイメージング技術 Foresight Ster […]
コンクリート表面のひび割れを「見逃さない」AI ― E3 ENGINE®の異常検知性能を実データで検証
橋梁やトンネル、建物の壁面に走る微細なひび割れ。インフラや構造物の点検では、こうした「疵（きず）」をいかに見落とさず、しかも過検出せずに捉えられるかが品質と安全を左右します。本記事では、TOMOMI RESEARCHのA […]
鏡面の微細疵を可視化｜TR-300が6インチシリコンウェハの研磨痕を鮮明に
鏡のようにツルツルに磨かれた面は、見た目には美しい。けれども外観検査の世界では、この「鏡面（ミラー面）」こそが最も手強い相手のひとつです。鏡は照明をそのまま跳ね返してしまうため、カメラには照明そのものが映り込み、肝心の表 […]
合成欠陥生成（Synthetic Defect Generation）総合調査レポート
Executive Summary 異常検知は良品画像のみで学習できる利点を持つ一方、しきい値調整・性能評価にはNG画像が不可欠であり、現場で1〜2枚しかNGが得られない状況では十分な運用が困難である。本レポートは、この […]
技術ブログ：産業画像異常検知最前線：ディープラーニングによる全体像と実装指針
原題: Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 著者: Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, C […]
[技術ブログ] データが少なくても「異常」は見抜けるか？
PatchCore最適化が解き放つ少数学習の可能性 1. 導入：現場を阻む「大量の正常データ」という壁1. 導入：現場を阻む「大量の正常データ」という壁 AIの世界では古くから「データこそが王様（Data is King […]