こんにちは、ソフト部です。

今回は、過去のブログでも何度か話題に上がっている
『ＡＩを活用した画像検査装置』の概要を紹介したいと思います。

画像検査の対象としては、『プリント基板＋透明な成形品ケース』になります。

まず、プリント基板内の電子部品に貼付されたシールに対して、
検査機が、人間の目に代わって、パターンマッチングによる良否判定を行っています。

やっかいになってくるのが、プリント基板のケースとなる透明な成形品の良否判定 。。。
チェック項目としては、『成形品の破損、ヒビ割れ、擦りキズ、異物混入等』になります。
これらのチェックは、検査工程上、プリント基板をケースに組み付けた後にまとめて行いますが、
透明なケース越しに見えるプリント基板の種類や電子部品の実装状態が一律ではありませんので、
パターンマッチングのように差分を取って良否判定を行うことは極めて困難になります。

そこで、ニューラルネットワークを使用して、透明なケースの表面にあるキズだけを抽出することにより、問題解決を図りました。
成功に辿りつくまでの道のりには、色々な試行錯誤がありましたので、今回は、特別にその失敗例と成功例を紹介したいと思います。

　
○元画像（失敗）

・画像左がキズです。
・画像下のほうにある白い丸は照明の反射です。

　

・キズだけをうまく抽出できていません。
・照明の反射が紛れ込み、画像右側の正常なケースのくぼみも捉えてしまっています。

　
●元画像（成功）

・画面中がキズです。
・画面上のほうにある白い丸は照明の反射です。

　
●判定画像（成功）

・キズだけをうまく抽出できました。
・照明の反射やケースのくぼみもカットできていま
す。

遊技機のソフト開発だけでなく、こんなちょっと変わったソフト開発も行っているソフト部でした。

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