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アルミ押出形材欠陥検出

EM

押出管理

RCDIGITAL,Inc.
August  2019

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1 アルミ押出形材欠陥検出

1-1システムの特徴

押出作業者は、生産性をあげるために、押出速度をできる限り高く設定します。その時に、アルミ形材の表面を見て、異常がないか確認します。
これは、熟練作業者にしかできません。
そのため、誰でもが生産性を上げることができるように、ディープラーニングを使用したコンピュータによる押出形材欠陥検出システムをつくりました。


システムには以下の機能があります。

1 自動/手動の押出中の形材画像の収集。
2 ディープラーニングによる予測モデルファイルの読み込み。
3 自動/手動の形材の欠陥検出。


ディープラーニングの適用領域は音声、画像、言語があります。画像については、2015年にグーグルが、2016年にはマイクロソフトが、ディープラーニングは人間の識別能力を超えたと宣言しました。
ディープラーニングが最も得意とする分野は画像認識です。そのため、工場で、画像から異常を検出するのにディープラーニングを使用するのは合理的です。


アルミ押出形材欠陥検出の制御への応用としては、欠陥の兆候を検出したら、設定押出速度を傾斜させるなどが考えられます。


予測モデルを作成するプラットフォームには、、クラウドでは以下があります。
Azure Machine Learning、Amazon Machine Learning ，Bluemix IBM Watson 、Google Cloud Platform。
プログラムを作成するフレームワークとしては以下があります。
CNTK、TensorFlow、Caffe、Chainer、Keras、Theano
予測モデルはファイルとして読み込むことができます。画像データを蓄積すれば、新しいモデルは欠陥検出率がよくなります。新しいモデルに入れ替えれば、生産性が良くなります。

1-2 システム構成

IPネットワーク対応の監視カメラが必要です。監視カメラ性能は以下です。

1 レンズタイプ:光学20～30倍ズームオートフォーカスレンズ。
2 200万画素数。
3 遠隔コントロール可能（スマホ/PC）。
4 PTZモード:プリセット/スキャン/パトロール/ツアー。

プログラムのテストには、SUNBA　406-D20X-PoEを使用しました。
ズームして画像を取るので、早い製品速度の場合はカメラのシャッタースピード（フレームレイト）に注意が必要です。 405-D20X-PoEは、シャッタースピードが仕様に表示されています。シャッターコントロール:1/1 ~ 1/30000s。こちらの製品の方が安心です。

図１－1 監視カメラをRcdWin,EM,EDAプログラムのシステムに追加しました。監視カメラは通信量が多いので、監視カメラ専用にUSB LANアダプタを追加しました。

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2 アルミ押出形材欠陥検出画面

通常は、プログラムは自動で良品の画像を収集することになると思います。
不良品ができた場合は、手動にして画像を収集することになると思います。
ディープラーニングの場合は、押出中ではなく、押出後の不良品の画像をカメラで保存しても、予測モデル作成のデータとして問題ないはずです。
押出作業者は、押出中も押出後も不良は不良として認識できるからです。

画面には、以下の機能があります。

図番２－１　アルミ押出形材欠陥検出画面 （押出中の映像ではありません）

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3 iSpyのプラグインで画像取得

iSpyは無料の監視カメラ用ソフトです。
iSpyのプラグインを作ることにより、ソフトの機能を拡張できます。
自作したプラグインで、400×400ピクセルの正方形の部分だけを、押出管理プログラムに転送しています。
プラグインで画像の光の反射を軽減したり、ディープラーニングのデータとして問題がないように画像の加工処理が行えます。

図番３－１　iSpyで監視カメラの映像を表示します。プラグインを使用して、正方形の画像を押出管理プログラムに送信します。 （押出中の映像ではありません）

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4 監視カメラの調整

監視カメラの映像のズームや方向の変更は、IEで監視カメラのIPアドレスにアクセスすれば行えます。
カメラのコントロールは、iSpyよりカメラのWebの方が使いやすいです。

図番４－１　IEで監視カメラのIPアドレスにアクセスする。カメラの調整が行えます。 （押出中の映像ではありません）

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