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全機能がビルトイン!
オールインワンのＡＩ画像処理コントローラ
Vb Vision
ITエンジニアが居なくても
画像検査装置を開発
マシンビジョンコントローラ
製造現場の課題解決に！外観検査自動化を素早く実現！
自動化を自社で素早く行いたい時や対象物モデルが多く型替え対応で新規追加が必要な時など、自社で開発や改造を素早く対応したいニーズにも最適。
ITエンジニアがいなくとも複雑な外観検査や画像検査を簡単に開発できます。外部との接続機能、あらゆる対象物を画像処理検査できる機能などが豊富で、操作性が良く、容易に低コストで自動化や省力化することができる画像処理コントローラーです。
様々な業種に対応 外観検査から分類や計数、OCRまで
周辺機器を簡単に接続できます
高速から高精細まで、ラインのスピード、タクト、設置スペースなど
検査精度やアプリケーションに一番合ったものを選択できます。
豊富なI/Fがあり、カメラメーカーを選びません。
産業用カメラメーカー各社に対応（その他も対応可）
標準インターフェース対応
最適なレンズをご提案
設置する環境や解像度、撮像方式などアプリケーションに一番合ったものを選択できます。
豊富な経験からよりよいレンズを提案します。
照明分割高速制御も簡単に組み込める
フォトメトリックステレオ対応
欠陥を浮かび上がらせるのに重要な照明分割高速制御。Vb-Visionではフォトメトリックステレオ法を用い、
今までの照明方法では認識が難しかった傷や刻印文字、あるいは、均一の照明が難しい対象物などを、
４枚の異なる照明による画像を使って、欠陥や文字を検出することができます。
非常に見難い点字コードを、4枚の照明方向が異なる画像から点字コードを抽出できています。
複雑な照明制御も簡単に組込める
一つのトリガーで複数照明制御対応
パルス制御や同期制御にて複数の照明構成で複数画像から
さまざまなパターンの画像取得が可能。確率の高い検出を行います。
例えば同軸照明、遮光照明、バックライト照明を
各種撮像取り込やRGB三光源を様々な角度から各種撮像取り込みが可能です。
copy right of CCS
PLCと簡単通信
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PLC各社に対応
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MCプロトコル
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上位リンク通信
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PLCとの通信は、ブロックを置くだけ！
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１ワード、マルチワード対応
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読み出し、書き込みの形式は接点と数値に対応
モーター制御
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マッスル製COOL MUSCLEと直結
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ドライバーレスクローズドループ制御
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電動スライダーやロボットも制御
＊COOL MUSCLEとは、モータの制御に必要なドライバ、コントローラ、エンコーダになどの機器が搭載された一体型サーボシステムです。ケーブルをコネクタでつなぐだけの簡単配線です。これによりシステム全体のコストを大幅に削減することも可能です。
外部同期可能なI /O搭載
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様々なセンサーや上位、また周辺機器と接続可能。ご要望等ご依頼ください
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ロボットの制御や搬送装置、工場設備との通信できます
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外部機器と通信に必要な各種産業用I/Fとの通信も可能
完全なマシンビジョンアプリをノーコードで3ステップ開発
アルゴリズムをデザイン
カメラを選ぶ
カメラをツールボックスから選択しプログラムエディタエリアにセット
出力と次の入力を結ぶ
フィルタからの出力を次のフィルタの入力と結ぶ。
画像、処理データなどすべて直感的に結ぶことができます。間違った場所には結べない様になっています。
テストも簡単。リアルタイムで途中経過が見える
処理を選ぶ
処理フィルタをツールボックスから選択。この場合、エッジ検出フィルタの中から、シングルエッジ検出を選択している。
プロファイルチェック
実行時間測定
エッジ検出状況確認
実行時間バラツキ計測
リアルタイムで設定ビュー表示変化されるので設定が簡単
リアルタイムで設定数字を変化させ結果をモニタ
構想設計と初期評価が早く、
便利機能で開発工数を大幅削減！
操作画面を簡単作成
運転画面もノーコードで簡単作成
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ロゴでブランディング
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自由テキスト設定可能
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各数値表示解析可能
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設定値調整用画面
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領域設定画面
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レシピ設定画面
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デバック機能画面
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個別パスワード機能
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画面用パーツ豊富
現場導入 立上 自動検査
システム開発のコストを大幅に低減！
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すぐ現場で使用できます
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新しい製品の生産にも素早く対応できます
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運転画面の変更も簡単！
検査画面作成機能で簡単作成
画像処理とユーザが使用する操作画面を簡単に作成することが出来ます。
画像処理結果や画像を画面に表示したり、パラメータの設定画面を表示、また自社のロゴを表示させてブランディングすることや
認証機能やレシピ機能を利用すれば、判定しきい値の設定画面に認証を設けることなども可能です。
検査画面を作る為の機能を予め用意している為、目的の表示画面を短時間で作ることが出来ます。
パーツを並べて
デザインする
実行中
カーソルを
上に持っていくと?！
基本的なワークフロー
HMIの設計は、以下の3つのステップを
繰り返すことで行われます。
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HMI ControlsからHMI Editorに コントロールをドラッグ＆ドロップする。
コントロールの位置とサイズを設定する。
2．選択したコントロールのプロパティを設定する
3．コントロールの入力または出力とProgram
Editorの適切なフィルターポートをドラッグ
＆ドロップで接続する。
AIオプション（Deep Learning）
これまで解決できなかったマシンビジョンの問題を解決する信頼性の高い新しいソリューションです。
Vb-Visionでは、すぐ使えるAurora™️ Deep Learning を搭載した上位モデルを用意しています。異常検出、分類、位置検出など用途に応じた機能があり、10枚から数十枚の画像で簡単にDeep Learningを始めることが可能です。
特徴検出
欠陥を検出
位置検出
角座標を検出
分 類
種類分類
OCR
OCR
セグメンテーション
欠陥を抽出
異常検知
欠陥を抽出
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モデル簡単設定
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高度な検出AIもノーコード!
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複雑な検出はAI、細かな良否判定はルールベースで明確化!
Aurora™️Deep Learningの簡単導入
ディープラーニングとは、これまで解決できなかったマシンビジョンの問題を解決する信頼性の高い新しいソリューションです。
異常検出、分類、位置検出など用途に応じた機能を用意しております。よく大量の画像が必要と言われていますが、Vb-Vision では１０枚程度から数十枚でで簡単にDeep Learningを始めることが可能です。
簡単！Deep Learning ワークフロー
Deep Learningのフィルタを処理のフローに入れる
Deep Learningのツールでサンプルの画像を入力
欠陥をマークするかラベル付けをする
操作画面を作成
結果を確認
トレーニング実行
学習の手順
1. 画像の収集と正規化
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20枚から50枚（多ければ多いほど良い）の画像を良品と不良品の両方でかつ可能な限り変動要素が入ったバリエーション豊富な画像を取得し、ディスクに保存します。
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対象オブジェクトのスケール、方向、照明状況が可能な限り一定であるほうがいい結果が得られますので、このことを確認します。
2. トレーニング
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Aurora Vision Studioを開き、Deep Learningアドオンツールを追加します。
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ツールに連携しているエディタを開き、そこに学習用画像をロードします。
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画像にラベルをつけたり、描画ツールで印をつけたりします（Zillinからデータを取り込むこともできます）。
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"Train "をクリックします。
トレーニングおよび検証セット
深層学習では、機械学習のすべての分野と同様に、正しい方法・手順に従うことが非常に重要です。最も重要なルールは、トレーニング用の画像セットと確認用の画像セットを分けることです。トレーニングセットとは、モデルを作成するために使用するサンプルの集合のことです。そのトレーニングセットは、モデルの性能を測定するために使うことはできません。なぜなら、トレーニングセットをテストしても、しばしば楽観的すぎる結果を生み出してしまうからです。そこで、モデルを評価するために、別のデータである確認用セットを使用します。ディープラーニングアドオンでは、ユーザーから提供されたサンプルから、自動的に両方のセットを作成します。
３. 実行
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プログラムを実行し、その結果を確認します。
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結果が満足できるまで、１あるいは２を繰り返します。
特徴抽出
教師ありモードでは、ユーザーは学習画像上の欠陥に対応するピクセルを注意深くラベル付けする必要があります。その後、このツールは、そのキーとなる特徴を探すことによって、良い特徴と悪い特徴を区別するように学習します。
アプリケーション例
太陽電池の検査
この用途では、複雑な形状を含む表面のひび割れや傷を検出する必要があります。従来の手法では、ソーラーパネルの種類ごとに調整しなければならない数十のパラメータを持つ複雑なアルゴリズムが必要でした。ディープラーニングを使えば、たった1つのツールを使って、教師ありモードでシステムに学習させるだけで十分です。
衛星画像のセグメンテーション
衛星画像は、膨大な種類の特徴を含んでいるため、解析が難しい。しかし、ディープラーニングアドオンでは、非常に高い精度で道路や建物を検出するように学習させることができます。学習は、適切にラベル付けされた1枚の画像を用いて行うことができ、結果をすぐに確認することができます。さらにサンプルを追加して、モデルのロバスト性を高めることができます。
異常検知
教師なしモードでは、学習はよりシンプルになります。欠陥をそのまま定義をしません。このツールは良品サンプルのみをトレーニングし、あらゆる種類の良品からの逸脱箇所を探します。
アプリケーション例
弁当の詰め具合検査
寿司の詰め合わせ弁当が納品されるときには、それぞれの具が特定の位置に正しく配置されていなければならないのですが、形や向きなど少しずつずれている可能性があるので、異常を定義するのは困難です。その解決策として、教師なしディープラーニングモードを使用することで、ツールが学習段階で見て学習したものから有意な差異を検出することができるのです。
プラスチック、射出成型
射出成形は複雑なプロセスであり、製造上の問題が多く発生する可能性があります。また、プラスチック製の対象物には、許容範囲内の多少の曲げやその他の形状の狂いが含まれることがあります。当社のディープラーニングアドオンでは、提供されたサンプルから許容できる偏差をすべて学習し、生産ラインでの実行時にあらゆる種類の異常を検出することができます。
オブジェクト分類
オブジェクト分類ツールは、入力された画像を、その特徴に応じてユーザーが作成したグループに分類するツールです。その結果、クラスの名前と分類の信頼度が与えられます。
アプリケーション例
キャップの表裏判定
プラスチックキャップは生産機内で反転してしまうことがある。この状況を検知したい。このタスクは従来の手法でも可能ですが、このアプリケーションのために特定のアルゴリズムを設計する専門家が必要です。一方、Aurora Vision Deep Learning Add-Onの分類ではアルゴリズムを開発せずに使用することができます。これは、トレーニング画像のセットから前面と背面の認識を自動的に学習するものです。
３Dタイヤホイールの分類
一つの工場で何百種類もの合金ホイールが製造されていることがあります。そのような大量のモデルから特定のモデルを識別することは、従来の方法では事実上不可能です。テンプレートマッチングでは、何百ものモデルを照合するために膨大な時間が必要ですし、オーダーメイドのモデルを手作業で作るには、開発・メンテナンスが膨大になります。ディープラーニングは、新たな開発なしにサンプル画像から直接学習する理想的なソリューションです。
インスタンスセグメンテーション
インスタンスセグメンテーションは、画像内の単一または複数のオブジェクトの位置を特定し、分割、分類するために使用される技術です。特徴検出技術とは異なり、個々のオブジェクトを検出するため、オブジェクトが接触したり重なったりしても分離できます。
アプリケーション例
ナッツ類の分類
ミックスナッツは、様々な種類のナッツを組み合わせた大人気のスナック菓子です。パッケージのナッツの割合は、パッケージに印刷されている原材料リストに従わなければならないので、メーカーは、それぞれの種類のナッツが適切な量で封入包装されることを確認する必要があります。インスタンスセグメンテーションツールは、分割されたオブジェクトに対応するマスクを返すので、このような用途に理想的なソリューションとなります。
パッケージの検証
ヨーロッパで使われている一般的なスープ菜のセットは、白いプラスチックのお皿に無造作に置かれて包装されています。生産ラインの作業者が、誤って野菜を1つ皿に乗せるのを忘れてしまうことがあります。皿の重量を計測するシステムもありますが、シール工程の直前に製品の完成度を確認したいとの要望がユーザーからありました。同じ形の野菜は2つとないため、ディープラーニングを用いたセグメンテーションで解決できます。学習段階では、ユーザーは野菜に対応する領域をマークするだけです。
ポイントロケーション
ポイントロケーションツールは、入力画像から点として識別できる特定の形状、特徴、マークを探します。従来のテンプレートマッチングと比較されるかもしれませんが、このツールは複数のサンプルで学習されるため、対象のオブジェクトの大きな変動に対してロバスト性が高くなっています。
アプリケーション例
蜂の行動トレース
従来の画像処理では不可能と思われる作業も、最新のツールなら可能です。今回は、ミツバチを検出するために使用します。ミツバチを襲う寄生ダニが引き起こす病気、アブラ虫症に感染しているかどうかを調べることができます。ミツバチの体に寄生したダニが赤く炎症を起こしているのが特徴で、その状態によってミツバチを分類することができます。この例は、複雑な課題を簡単に解決できることを示すだけでなく、農業などさまざまな産業分野に門戸を開いていることも示しています。
ピック＆プレース
このようなアプリケーションでは、ロボットアームを誘導して、ベルトコンベアやコンテナからアイテムをピックアップする必要があります。例えば、小さな挿し木を摘み取り、鉢に垂直に挿すような作業です。このような場合、検出の精度が低いと、深く植えすぎたり、逆さまに植えたりしてしまい、根が張らないという事態が発生する可能性があります。ディープラーニングツールは、このような作業に必要な正確な結果を提供するために、植物の目的の部分を素早く見つけることを可能にしています。
上級技術者向け、本格機能もあり
一方で、C++コードなどを用いて開発した独自の処理を Vb Vision にブロックとして 取り込む事やオプションで Vb Vision で作成したプログラムを C++コードなどに 変換ができるエンジニア向けの機能もあります。
現場レベルでのDX・IOTソリューション
検査データと紐付けDX化 IoTモニタリングで不良率低減を！
MES(製造実行システム)、CAN、SECS/GEMの通信Add-onソフト開発可能です。
前工程データと検査データと連携しＤＸ化、IoT見える化で不良原因の 早期発見、原因究明、予防保全など各種プログラム開発を弊社もしくはお客様側でも可能になります。
Vb-Visionビジョンコントローラ 製品ラインナップ
開発用のモデルから画面設定のみの実行機バージョンまであり、2台目以降になる実行機は、安価に現場に導入できます。ルールベース機能にオプションでＡＩのアドオンを選択できます。
豊富なオプション
Microsoft OEM Customer License Agreement For IoTを契約
IoTゲートウェイから産業用機器向け組込向けカスタム対応が可能です。
OSのROM化対応、PowerON起動対応、ブチ切り対応、セキュリティ機能対応、
現場での使用を前提としたシステム構築が可能です。
Vb Vision導入効果と内製化支援
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構想設計や初期評価が早く、開発時間が短縮できます
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内製化で技術の向上が見込めます
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技術の蓄積とトータルコストダウンが期待できます
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打ち合わせによるお客様専用のサンプルプログラムの提供をしております。
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開発人員不足などご要望客先様に限り、光学機器の選定支援、アプリ開発、社内リソースをご使用ならない場合は、自動検査機を完成品として簡単導入できます。
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立上げ、内製化支援を必要によってプロがお手伝いいたします。
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この場合、導入後、機器通信の設定、検査フロー全体の把握、フローの調整・変更・レシピ追加など、お客様側も関わることで技術向上ができ、内製化の準備などご支援いたします。
