技術ブログ
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 […]
「技術ブログ」フォトメトリックステレオで文化財を守る：ゲーム技術がゴッホを救う？
The Gap Between the Screen and the Gallery 誰もが一度は、インターネットでゴッホやモネといった巨匠の名画を検索したことがあるでしょう。画面に映し出される画像は、作品の構図や色彩を […]
光沢エンブレムのキズ検査を革新する：FORESIGHT STEREO事例紹介
1. はじめに 自動車のエンブレムは、車の「顔」ともいえる存在です。 わずかなキズや欠陥でもブランドイメージを損ね、クレームやリコールにつながる恐れがあります。 しかし、鏡面仕上げの光沢表面は反射が強く、従来の一般照明や […]
[技術ブログ] SimpleNet— 異常検知のゲームチェンジャーたる4つの驚異
はじめに 製造業の品質管理において、AIによる異常検知は不可欠な技術となりつつあります。しかし、髪の毛ほどの細さの傷、目に見えないほどの色のむら、あるいは部品のわずかなズレといった、予測不能で微細な欠陥を一つでも見逃すこ […]