製品一覧 | 京都の外観検査装置メーカーオービット

弊社は、現場の環境や検査対象物に合わせて、投資対効果が最大になる外観検査システムをご提案します。

目（画像処理コントローラ）だけでなく、その能力を最大に引き出す高速な手（ハンドリング）も開発し、ローコスト＆ハイパフォーマンスなシステムを提供いたします。

画像処理コントローラ

「良品とほぼ同じ」を検査する外観検査センサ。旧バージョンのFIS-100、FlexInspectorを含めると約1,000セットが現在稼働中です。

基本的な検査手法は「良品の画像を登録し、それと同じであればOK」です。この検査手法でOK判定されたものは良品と保証されます。

しかし良品には必ず揺らぎが存在し、完全に同じになることはありません。そのため、たくさんの良品をサンプリングし「統計的に」良品範囲を決定するカラクリをもっているのがFIS-100です。

高精度な対象物は高精度に、緩い対象物は緩く。
高精度な部位は高精度に、緩い部位は緩く。
そのような検査を実現します。

不良品定義型アプローチ（画像処理を駆使して欠陥を定義し、欠陥が存在したらNG）に比べ、圧倒的に簡単に設定できるうえ確実に検出可能、良品だけ準備したらよい、汎用性が高いなどの利点があります。

ディープラーニングベースのAIに比べ、バラツキへの対応能力が低い＝信頼度が高い（頭が固い）、学習時間が短く運用が容易、ローコスト。何より実績が豊富であるという利点があります。

リピートユーザーが多いのには理由があります。

従来の外観検査

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従来の「×選別」検査の場合、検出できなかった▲の選別のために、ほぼ全ての製品を全数検査する必要があります。これでは自動化のコストに見合った効果は得られません。

オービットの外観検査

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オービットの外観検査は「〇選別」。自動検査で良品を選別してしまえば、再検査になるのは怪しいものだけです。

従来型外観検査センサFIS-200に対するAI機能拡張版。FIS-200の弱点を補完します。

FIS-200は良品揺らぎの許容能力が低く「揺らぎの中の欠陥」は過検出になるか検出不能になるかです。より正しく揺らぎを処理するために、AI（ディープラーニング）を用います。

もう一つの弱点は「良品登録が必要」ということ。良品登録による〇選別は確実な検査手法ですが、品種ごと、検査面ごとに「良品登録」していくことは、手間のいる作業になります。AI（ディープラーニング）でより簡単に柔軟に欠陥を定義することで、多品種、多面対応の手間の削減を目指します。

現在、FIS-100ユーザーの数社で「バージョンアップ」として検討、導入が進んでいます。