【AMP様】ミサンガ製造機

以下のORB特徴点の比較を試し、なかなか良い結果が出ました。

• カメラの位置は定位置に固定。
• カメラと被写体の距離はカメラのフォーカス範囲で固定(305mm)。
• 特徴点の設定は以下。

  アルゴリズム	ORB
  マッチャー	BF
  cross check	true
  比較関数	match

• 試験内容は以下です。
  • テンプレートを最初に撮影。
  • 検査対象を撮影と検証を行い、それを1秒ごと10回繰り返す。
  • 検査対象は10回繰り返す間は変更しない。

上記の特徴点の設定を実行すると、テンプレート画像と検査対象画像の特徴点数が出せるようになり、検査対象画像の特徴点をテンプレート画像の特徴点で割ることで比率が出せます。比率はだいたい0.48～0.5が適正の値に見えます。

今回試した結果は以下です。
感覚的には、現在提供いただいているミサンガですと、本Stepの目標は達成できるのではないかと感じています。
また、合否判定用の比率をし閾値とすることがしやすいので、使い勝手が良さそうに思えました。

• 試験結果

  試験内容	結果(正解率)
  テンプレートをそのまま使用した場合	100%
  OK品と別のOK品を使用した場合	90%～100%
  OK品とNG品を使用した場合	80%～100%

エビデンスを残していなかったりするので、次回はエビデンス付きで報告します。
今回は検査対象のミサンガを1つだけで試験を実施したので、複数のミサンガを並べてた試験も実施したいと考えています。

#note-1 の試験結果。

結果は本チケットの目標を達成することができました。
今回は1つのミサンガが検査対象だったので判定がしやすかったのだと思います。
試験内容は以下です。

1. OK品の評価(テンプレートをそのまま使用)

• 合否判定の正解率が100%となった。

2. OK品の評価(テンプレートとは違うOK品を使用)

• テンプレートと検証対象の姿勢を整えれば正解率は100%となる。
  ただし、少しでも歪んだりすると正解率が50%まで落ちる。
• 撮影時の姿勢が重要だと判明した。

3. NG品の評価(テンプレートはOK品、検査対象をNG品)

• 合否判定の正解率が90%～100%となった。
• 試験対象はご提供いただいた黒の下地と紫と緑の下地の2パターンのサンプルで実施した。

エビデンスは以下リンクにZIPでまとめました。

• Teams
  • 005_案件 > 【メカチーム案件】画像判定システムの開発 > 報告 > 20251016_特徴点_crossCheck_True > 基本.zip
    https://michiiro.sharepoint.com/:u:/r/sites/msteams_b01f23/Shared%20Documents/General/005_%E6%A1%88%E4%BB%B6/%E3%80%90%E3%83%A1%E3%82%AB%E3%83%81%E3%83%BC%E3%83%A0%E6%A1%88%E4%BB%B6%E3%80%91%E7%94%BB%E5%83%8F%E5%88%A4%E5%AE%9A%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E3%81%AE%E9%96%8B%E7%99%BA/%E5%A0%B1%E5%91%8A/20251016_%E7%89%B9%E5%BE%B4%E7%82%B9_crossCheck_True/%E5%9F%BA%E6%9C%AC.zip?csf=1&web=1&e=8et9qb