コネクタの勘合

半勘合やコネクタ無しの状態を学習させて異常個所の検出を行います。（画像クリックで拡大表示）

異常なしのためOKと判定されています。

差し込みが甘いためNGと判定されています。

コネクター有無の確認も可能です。

未はんだ

はんだ済みの箇所と外観の異なる未はんだ箇所を学習させ、不良として検出しています。（画像クリックで拡大表示）

はんだ正常のためOK。

未はんだ1カ所ありNG。

電気製品組み立て確認

ネジの締め忘れ、部品の取り付け忘れなどのポカヨケ検査の例です。ここではネジとカバーを学習させ、多数あるネジの取り付け忘れとカバーの取り付け忘れをチェックしています。

ネジやカバーが正しく取り付けられた状態（ＯＫ）

カバーを取り付け忘れた状態（ＮＧ）

ボトル内のチューブ折れ

予め正しいチューブのパターンを学習させておくことで異常を検出することができます。（画像クリックで拡大表示）

チューブに異常は無いためOKと判定されています。

チューブが折れ曲がったことでボトル下側の見え方が変化し、NGと判定しています。

別の角度でもチューブが折れていれば同様の結果となります。

圧着端子の芯線はみだし

はみ出した芯線を検出した場合に不合格と判定します。（画像クリックで拡大表示）

はみ出し無く、OKと判定されています。

はみ出し有りでNGと判定されています。

上記と同様にNGと判定されています。

ハーネスなどの配線色間違い

配線の色順が正しい場合のみ合格としています。（画像クリックで拡大表示）

この画像の順番を正としています。

正とした画像と線色が異なるためNGと判定されています。

上の画像と同様にNGと判定されています。

ワイヤーハーネスの組み立て

ワイヤーハーネスの結束バンドの有無や取り付け位置の検査を行います。複数のNGパターンを学習させ、それらのどれに分類されるかによって合否を判定しています。またどのパターンにも属さない場合もNGとしています。（画像クリックで拡大）

正しい組み立て状態です。

結束バンド間の幅が広いためNG

結束バンド1個不足のパターン

どのパターンにも属さないが、OKのパターンでもないためNG。

ボルトナット組み製品のワッシャー抜け

ネジやボルトを組み付ける際にワッシャーなどの部品の抜けがないかを確認します。光沢のある部品でも環境の影響を受けにくい判定ができます。（画像クリックで拡大）

OKの状態です。すべてのボルトにワッシャーが取り付けられています。

右下のボルトのワッシャーが不足しています。

貼付けラベルの位置ズレ

部品に貼り付けされたラベルの位置ズレ（上下方向、左右方向、斜め、逆さまなど）を分類して認識します。また、ブロックの縦横回転位置を問わず認識しています。（画像クリックで拡大）

回転位置が揃った状態。縦横斜めのズレや上下逆のラベルがあります。この例ではラベルの位置による分類のみ行い、合否判定は行っていません。

ボルト・ワッシャー・ナットの組み立て確認

組み立ての工程では小さな部品を組み忘れたり、部品を間違えたりすることがあります。この例ではボルト・ばねワッシャー・平ワッシャー・ナットの組み立てでワッシャー不足やボルト長さ違いを検出しています。（クリックで画像拡大）

全てOKの状態。完成部品の位置や姿勢はランダムでも大丈夫です。

ワッシャーが一枚多いものと一枚不足している部品を検出

さらに、追学習させることによって長さ違いの部品（画像右）を検出できるようになっています。

端子台のネジ取付忘れと端子曲り

端子台に取り付けるネジ忘れの他、端子曲りも検出しています。端子台の位置や姿勢はランダムでも大丈夫です。（クリックで画像拡大）

ＯＫの状態

端子曲りとネジ忘れ各１ヶ所

端子曲りのみＮＧ

ボルトの取り付け確認

部品に取り付けたボルトが不足していないか、また正しく締められているかを確認しています。部品の位置や姿勢はランダムでも大丈夫です。（クリックで画像拡大）

２つのボルトが正しく取り付けられている状態（ＯＫ）

ボルトが不足（ＮＧ）

ナットが締められていない状態（ＮＧ）

基板上のコネクタの向き

基板上のコネクタは通常長方形のため逆向きにつけられるものも多く、また、逆向きに取り付けられても外観上あまり変わらないため画像処理による確認が難しいものの一つです。ディープラーニングではコネクタ逆付けも検出できます。（クリックで画像拡大）

２個のコネクタが両方ともＯＫの状態。

小さい方のコネクタ（左）がＮＧの状態

大きい方のコネクタ（右）がＮＧの状態

基板上の電解コンデンサの向き

電解コンデンサは手挿入であることが多く、傾きによって見え方も変わりやすいため画像処理の設定調整が困難な部品の一つです。ディープラーニングで様々な傾き（または天面のアルミ反射状態）を含めた学習をさせることで安定した判定を行うことができます。（クリックで画像拡大）

大１、小２の電解コンデンサの向きがＯＫの状態

コンデンサ（大）が逆向きＮＧ

右側の２つのコンデンサ（小）のうち左側が逆向きＮＧ

複数種類の部品の同時判定

基板上の電解コンデンサとコネクタの向きを同時に確認する例です。この例のように、先に電解コンデンサの検査目的で作成した設定に対して新たな検査項目を追学習させることもできます。（クリックで画像拡大）

全てＯＫの状態

全てＮＧの状態。

配線の取り付け確認

配線の取り付け忘れの確認をしています。

全ての線が取り付けられてＯＫの状態

配線不足でＮＧの状態

縦の状態でも検査可能です。

エアカプラ接続部分の確認

エアカプラの接続部分が緩んでいないかどうかの確認です。

ＯＫの状態。締め付けが正しくなされている状態です。

接続部分が緩んでいるためＮＧと判定されています。

姿勢が斜めでも緩み部分を検出しています。

異品種のコネクタの確認

異品種のコネクタでも取り付けができてしまう場合、組み付け間違いが起きやすくなります。この例では異品種のコネクタをコンベア上で判別しています。

全てＯＫの状態

一つが異品ＮＧの状態

コネクタの銅線見え

コネクタに取り付けられた線の銅線部分が露出した状態を検出しています。

正しく取り付けられた状態

線の突入が不十分で銅線が露出している状態（ＮＧ）

姿勢や数に関わらず検出可能なため、コンベア上でも使うことができます。

袋詰め製品の欠品確認

袋入り部品（製品）の欠品を確認する時、袋の中の部品を個別に認識・計数する方法がありますが、この例のように欠品した袋全体の絵柄を学習させることによって欠品した袋を認識させることも可能です。

赤、黄、緑のＬＥＤそれぞれ２個ずつ含まれているものをＯＫとし、それ以外の組み合わせをＮＧとして学習しています。上の例では赤色ＬＥＤが欠品しています。

組み立て品の状態確認

組み立て後にコンベア上に乗せられた製品の状態を確認しています。この例では完成品のシリンダーからプッシュロッドが出ているかどうかを「戻端」「出端」としてそれぞれ判別しています。

出端状態です。位置や姿勢がランダムな状態でも判別できるように学習させています。

戻端の状態です。

キャップの締め確認

ボトルキャップがしっかりと締められているか、十分に締められていないかを確認しています。十分に締められていないキャップではボトルの肩との隙間が大きいのでこの隙間の大小によって合否を判定しています。位置や姿勢はランダムな状態でも検査できるように学習されています。

正しく締められている状態（ＯＫ）

十分に締められていないボトルが含まれています（右ＮＧ）

十分に締められていないボトルが含まれています（右ＮＧ）