品質検査 ・ 動きの型 ― 計数
部品カウント
棚卸し・受入検品で毎回手数え。数え間違い・工数・属人化。
- 1. 写真をとる
- 2. かたまりを見つける
- 3. 数える
- 4. あるはずの数とくらべる
部品を広げて1枚うつします。
カメラの映像
計測ライン
集計
0通過
- A0
- B0
- C0
時刻つきで残るので、後から時間帯別に見られる
図は自動で進みます。数字はしくみを見せるための例です。
中でやっていること
- 1
写真をとる
部品を広げて1枚うつします。
- 2
かたまりを見つける
背景と色や形がちがう所を、1つ1つのかたまりとして切り出します。
- 3
数える
切り出したかたまりの数を数えます。
- 4
あるはずの数とくらべる
期待していた数と引き算して、足りない・多いを出します。
やること
写真1枚 → 個数を自動カウント → 期待数量と照合 → 記録。
入れるもの
部品を広げた写真 ＋ 期待数量
出てくるもの
個数 ＋ 期待との差異（±n）
わかること
差異が出たら数え直し・欠品/混入を疑う。棚卸しの手数えがゼロに。
やり方の選択肢
ローカル画像処理・種類指定検出(無料・エッジ) / クラウドAIビジョン(多品種)
使っているAIの階層
② 従来型ML・画像処理 ・ ③ 深層学習
既定は古典画像処理(②)。種類指定カウントは YOLOX 汎用検出(③・Apache-2.0)、高精度モードは FastSAM(③・optional・AGPL）
向いている人
生産管理・物流・購買