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KLV大学 ハイパースペクトルカメラコース

マシンビジョンでの活躍
ハイパースペクトルカメラの導入事例

2018.10.23 | マシンビジョン, 事例集

光学機器業界のトレンドとマシンビジョン

2018年2月1日、富士キメラ総研は、光学機器・光学デバイス関連の世界市場における調査結果( 外部リンク)を発表しました。

これによると、一般車両用ドライブレコーダーや車載カメラモジュールが注目市場として挙げられており、さらに監視カメラのような社会インフラ系カメラの高成長が期待されています。

光学業界注目市場

【参考】富士キメラ総研 光学機器・光学デバイス関連の世界市場における調査結果

このような産業用カメラの市場拡大に伴い、注目されているのがマシンビジョンやファクトリーオートメーション(FA)です。

2017年には、オムロン株式会社が産業用カメラのメーカーであるセンテック株式会社を買収(外部リンク)。 外観検査の高度化やロボットを活用した組立工程の省人化といった工場自動化のニーズを叶える機器の製造へと取り組んでいます。

ファクトリーオートメーションには、工場の目として機能するカメラが欠かせません。

そこでマシンビジョンが必要となります。

マシンビジョンとは、カメラが人の目の代わりに機能し、位置決めや検査など限定的なタスクを実行するためのシステムを指していますが、この「人の目の代わり」をするカメラとして、今回ご紹介するのがハイパースペクトルカメラです。

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ハイパースペクトルカメラのマシンビジョンへの導入事例

一口にマシンビジョンといっても、実行したいタスクによって、求めるカメラは異なります。

例えば、位置情報を読み取りたい場合、三次元情報を取得できるカメラが必要になります。

これに対し、ハイパースペクトルカメラが、マシンビジョンとして組み込まれた場合「マテリアルの選別」や「異物検査」といったタスク処理に貢献できます。

まずは、ハイパースペクトルカメラがプラスチックの選別を行った事例を見ていきましょう。

―リサイクル工場での導入事例

こちらをご覧ください。

プラスチックの樹脂選別

ハイパースペクトルカメラによって、5種類のプラスチックをそれぞれのマテリアルに分類できます。

左が通常のカメラで撮影された画像ですが、この画像の通り肉眼ではプラスチックの材料を特定することは困難です。

しかし、ハイパースペクトルカメラは数百もの波長情報を読み取ることができるため、人間の目より多くの情報を獲得できます。 そのため、プラスチックをマテリアル(樹脂)ごとに分類することが可能なのです。

ハイパースペクトルカメラは、実際にプラスチックのリサイクル工場において、樹脂の分別用途で導入されています。

以前は人の手で分別が行われていましたが、現在は、ハイパースペクトルカメラを複数台使用しています。

撮影された波長データをもとにプラスチックの分別を行い、さらに同時に取得した位置情報をもとに、エアジェットで弾くことで、人手を必要としない分別を実現しました。

―食品工場での導入事例

ハイパースペクトルカメラは「肉眼では違いが分からないものを見分ける」ということを得意としています。

そのため、食品工場における異物検査でも活躍しています。

まずは、こちらをご覧ください。

クルミと穀の選別

ハイパースペクトルカメラでの撮影によって、くるみと穀の判別が可能です。

ハイパースペクトルカメラのマシンビジョン導入

ハイパースペクトルカメラが、ライン上に流れてくる食品群の位置情報と波長情報を同時に取得します。 そして、異物と判断された物をアームで吸い取って除去しています。

ある工場では、1日の出荷量5300kgに対し、約99パーセントという高い精度でもって異物検査を行い、省人化を実現しました。

このように、ハイパースペクトルカメラが工場の目となって機能しています。

マテリアル選別や異物検査の省人化・自動化したいケースで、ハイパースペクトルカメラがお役に立てるかもしれません。

【出典元】
『映像情報インダストリアル18年2月号』2018年2月1日発行
「特集1:導入進む!ハイパースペクトルカメラ ハイパースペクトルカメラとアプリケーション/ケイエルブイ株式会社」参考

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