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X線異物検査

X-Ray Inspection Systems

検査品の内部を透視するX線検査。異物だけでなく、検査品の形状不良や数量不足も検査が可能になり、X線検査の可能性は広がっています。より確実で高度な品質管理に向けて、研究開発の幅も広がっています。

画像処理技術

信号処理を施す前のX線画像には、検査品の形状や性質などに起因するノイズが含まれています。アンリツは独自に研究を重ね、異物の信号だけを正確に取り出す信号処理と画像解析アルゴリズムを多数開発してきました。また、製品のすみずみまでを自社開発し、知り尽くしているため、各部にわたる繊細なチューニングが可能です。

お客さまのご要望にあわせたX線検査ソリューションを提供しています。

Deep LearningによるX線検査

X線透過画像において特徴差がはっきりしない場合でも、正常品画像と不良品画像を人間の目で比較して見れば不良品を判別できます。しかし、一次産品など、形状や厚みが一定ではない検査品の場合、良品および不良品のパターンは膨大となり、人手で透過画像を解析(良否判定)し、それに基づいてアルゴリズムを設計するやり方では限界があります。

Deep Learningは、膨大なパターンデータを処理し、特徴を学習して抽出するため、従来の方法では設計できなかったアルゴリズムも実装できるようになります。

その結果、良品の判定範囲と不良品の判定範囲を適正に抑えることができるので、誤検出が低減し、歩留まりの向上に貢献します。

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