品質検査・動きの型 ― 計数

回転ずしネタ判定

レーンに何がどれだけ流れたか感覚頼み。人気・廃棄・投入バランスが見えない。

固定したカメラで、流れているベルトをうつします。

カメラの映像

計測ライン

集計

0通過

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

レーン動画 → ゾーンでネタ（品目）判定 → ライン通過を計数 → 品目別集計・CSV。

入れるもの

レーンの固定カメラ動画＋ネタの見本写真（ティーチング）＋ゾーン/ライン設定

出てくるもの

ネタ別の皿数＋通過総数＋時刻ログCSV ＋注釈つき動画

わかること

人気ネタと廃棄予備軍が数字に→投入と仕込みを需要に合わせる。見本を替えれば弁当・部品コンベアにも。

やり方の選択肢

ローカル（古典CV＋見本ティーチング・学習ゼロ・映像非保存・0円運用）

使っているAIの階層

① ルールベース・ ② 従来型ML・画像処理

回転ずしネタ判定＝ベルト色距離の古典CV検出(②)＋見本写真の色ヒストグラム照合＝ティーチング(②)＋ゾーン/ラインの幾何(①)。**深層学習ではない**・学習ゼロ

向いている人

回転寿司・食品工場・コンベアライン

品質検査

外観検査

製品を撮影 → 良否判定 → NGを弾く → 記録。専用機を数万円で。

品質検査

部品カウント

写真1枚 → 個数を自動カウント → 期待数量と照合 → 記録。

品質検査

印字検査

撮影 → 期待値と自動照合 → 日付違い・欠字・かすれを弾く → 記録。

品質検査

色検査

見本色を登録 → 色差ΔE（CIE Lab）で合否＋ずれの方向を数値化。学習ゼロ・0円運用。