Use Cases

見えにくさには、
種類があります。

事例を製品名で並べるのをやめました。並べているのは「なぜ、見えなかったのか」のほうです。 鏡が照明を返してしまう/色は同じで形だけが違う/細くて周りと明るさが変わらない/そもそも形が違う。 お手元の対象に近い章から見てください。

右は鋼板です。通常の撮像では一様な灰色にしか見えない面に、押疵のくぼみと圧延方向の筋目が、 面の向きの違いとして立ち上がります。以下の事例は、すべてこの「向きを取り出す」ところから始まっています。

同じ鋼板の表面法線マップ。平坦に見えていた面に、押し疵のくぼみと圧延方向の筋目が、面の向きの違いとしてはっきり現れている。
鋼板を通常撮像した画像。一様な灰色の面に見え、押し疵は目視では判別できない。
Live Surface Normal

ドラッグして比べる

鋼板の押疵。1 回の撮像から取り出した表面法線です。

01 / 反射

磨いた面ほど、
照明そのものが写る。

鏡面・光沢面は、当たった光をそのまま跳ね返します。カメラに届くのは照明の像で、 肝心の疵はその反射光に埋もれます。照明を強くするほど見えなくなるのがこの領域です。

FORESIGHT STEREO
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
FORESIGHT STEREO
光沢エンブレムのキズ検査
FORESIGHT STEREO
ベアリング外観検査事例
FORESIGHT STEREO
お菓子缶蓋の高精度外観検査事例
FORESIGHT STEREO
プラスチック製品
FORESIGHT STEREO
工業製品

この分類の事例は、ほかにもベアリング・お菓子缶蓋・金属工具などがあります。 FORESIGHT STEREO の事例をすべて見る

〔実装メモ:この章のカードは Loop Grid(分類「見えにくさ」で絞り込み)。投稿が増えると自動で並ぶ〕

02 / 凹凸

色は同じでも、
形が違うことがある。

くぼみ・盛り上がり・段差は、色としてはほとんど差が出ません。 明るさの調整をいくら重ねても出てこないものが、面の向きにすると輪郭を持ちます。

なぜ形として出てくるのかは フォトメトリックステレオの解説 に書いています。 FORESIGHT STEREO の事例をすべて見る

〔実装メモ:この章のカードは Loop Grid(分類「見えにくさ」で絞り込み)。投稿が増えると自動で並ぶ〕

03 / 低コントラスト

周りと同じ明るさの、
細いものを見つける。

白い生地の上の白い糸、薄い紙の破れ、段ボールのしわ。 欠陥と背景の明るさがほとんど変わらない対象では、「濃さ」ではなく「起伏」が手がかりになります。

どこまで細いものが見えるかは、レンズと画素数で決まります。 分解能はどう決まるか

04 / 判定

何が異常かを、
先に言えないとき。

起こりうる欠陥を並べきれない対象があります。 そこでは不良を教えるのではなく、良品だけを学習してそこからの隔たりを測ります。 判定を担うのは E3 ENGINE® で、返すのは OKHuman_CheckNG の 3 値です。

良品だけを学ぶ考え方は 異常検知の解説 、 その結果をどう読むかは 評価と運用の読み方 に。 E3 ENGINE の事例をすべて見る

〔実装メモ:この章のカードは Loop Grid(分類「見えにくさ」で絞り込み)。投稿が増えると自動で並ぶ〕

Where each case sits

撮り方の問題か、
決め方の問題か。

上の 4 つの分類は、当社の 3 層のどこで解いているかが違います。 01〜03 は撮り方で解けるもの、04 は決め方を変えるもの。ここを混ぜると、要る製品も変わります。

Layer 01 / センサ

FORESIGHT STEREO®

面の向きを照明不変に取り出す 3D 画像化技術。01 反射 / 02 凹凸 / 03 低コントラスト は、 ここで見えるようになります。 方法の解説

Layer 02 / 判定

E3 ENGINE®

良品だけを学習し、そこからの隔たりを 3 値で返す判定エンジン。04 判定 の事例はこの層の話です。 製品ページ

Layer 03 / 装置

TR シリーズ

センサと判定を、現場で動く 1 台にまとめたもの。事例で使っている装置は 対象の動き方によって変わります。 4 機種を見る

〔要確認:リンク先の事例ページは現行サイトの旧デザインのままです。刷新は未着手〕

In development

事例になる前の、
開発の記録。

検査だけが当社の仕事ではありません。撮ること・測ることを軸に進めている開発も、 ここに記録として置いていきます。まだ事例と呼べる段階ではないものを、そうと分かる形で載せる場所です。

01
〔要確認:テーマ〕

〔要確認:載せたい技術開発のテーマをお知らせください。1 件から始められます〕

02
〔要確認:テーマ〕

〔要確認:載せたい技術開発のテーマをお知らせください。1 件から始められます〕

03
〔要確認:テーマ〕

〔要確認:同上〕

※ この節は枠だけを確定させた状態です。中身が決まるまで数字や成果を書きません。 1 件でも決まれば、上のカードを差し替えるだけで公開できます。

Reading

手を動かした記録から、
選びました。

技術ブログのうち、実際に撮った・実際に測ったものを中心に選んでいます。 事例が「何ができたか」なら、こちらは「どうやって確かめたか」です。

画像は各記事のアイキャッチをそのまま使っています(当社が撮影・作図したもの)。

「TR-300 レンズ選定レポート ― レンズを変えるだけで、視野は 2 倍変わる」と題した図。35 / 50 / 85 mm で撮ったチェッカーボードが並び、視野の広さが比較されている。
2026.08.25
技術ブログ
焦点距離で視野と分解能はどれだけ変わるか ― 35 / 50 / 85 mm のラインスキャンレンズを実測比較
Web アプリの画面。良品と不良のスコア分布のヒストグラムと、1 サンプルずつを並べた散布図が横に並んでいる。
2026.07.24
技術ブログ
AI外観検査の閾値は、どう決まるのか——「見逃しゼロ」の代償を数字で確かめられる無料Webアプリを公開しました
論文の図。ケーブル断面の同じ写真に対し、質問の言い方を変えただけで AI の答えが「欠陥あり」から「問題なし」へ反転する例が示されている。
2026.07.18
技術ブログ
RobustMAD: 工場の検査を任せられる「小さなAI」はどこまで信用できるか
鋼板の表面写真。「メーカーロール押し込み限度」「但し、使用用途でNG」と書かれた札と矢印プレートが置かれているが、欠陥そのものは見分けにくい。
2026.07.14
技術ブログ
「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
2026.06.11
技術ブログ
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
2026.06.08
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

分野そのものの現在地は 産業用異常検知 SOTA / AUROC 比較 に、 記事の全件は 技術ブログ に。 〔要確認:厳選の 6 本はこちらで選んだ案です。差し替えたいものがあればお知らせください〕

〔実装メモ:この章のカードも Loop Grid。タグ「厳選」を付けた記事だけを拾えば、「厳選」と「自動更新」が両立する〕

Contact

近い事例が無くても、
撮ってみると早い。

同じ材料でも、仕上げが違えば見え方は変わります。事例は当たりを付けるためのもので、 答えではありません。サンプルを 1 つお預かりして実際に撮り、何が見えるかをお返しするところからご相談ください。