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2008年6月

2008年6月18日 (水)

展示会終了

毎年2回出展しているパシフィコ横浜での展示会が終了しました。

姉妹ブログでもご報告している通り、今回は、3種の製品を展示した。

http://imeasure.cocolog-nifty.com/info/2008/03/08_47a9.html

赤外線イメージスキャナのラインアップは引き続き継続して増やしていきます。

A4,A3、A0も現在計画中です。また、廉価版A4スキャナも再登場を計画しています。

セキュリティ意識の必要性から、これからもステルスインク(赤外線インク、紫外線蛍光インク)の需要は増すと思われます。

また、昨年12月にデビューした、ライズワン社との共同開発品ベルトスキャン(BELTSCAN)は2回目の展示となりました。

こちらは、新規にソフトウェアを開発し、Master/Sample画像比較による異物検査ソフトを展示しました。

弊社の古くからの知人である天才プログラマーによる作品です。展示会場に舞う衣類の繊維を自動検出する様は、驚異でした。検査装置を長年見てきた方は、髪の毛を検出できるだけでも驚いておりましたが。。

また、エリアセンサ方式で検査装置を組もうとして挫折し、スキャナ方式に技術的解決を求めてくるお客様が最近確実に増えてきています。

技術的な背景は以下の通りです。

・画像を使った検査装置はハードウェアとソフトウェアに分けられますが、ワーク(検査すべき対象)のタクト(インラインで処理すべき繰り返し周期)は電子回路基板の場合20~30秒程度が期待されています。ここで、ソフトウェアの負担をできるだけ減らし、処理時間を短くするためには、ハードウェア側が吐き出す画像に対して、(1)繰り返し再現性、(2)1画像内での均一性の2点が求められます。

一方、検査対象(異物・欠陥)寸法は年々微細加工技術の向上により、50μm~10μmオーダーになりつつあります。

すなわち裸眼による目視検査(約600ppi=42μm)の限界を超え始めています。

その結果、誰もが自動検査装置を考え、タクトの制約から、エリアセンサ(デジカメ)を使った検査装置を検討、構築、試験する訳ですが、直ちに以下の課題に直面します。

■エリアカメラ(デジタルカメラ)方式の課題:

(1)カラーエリアセンサは、モザイク配列のカラーフィルタにより構成されているため、色情報と位置情報に原理的にズレがあり、これがさまざまな擬似画像となり、自動解析の妨げになる。

(2)微細化に対応した高解像度化と一度に捕らえることのできる面積の両立が、複雑となり、結局エリアカメラのレンズ画角とX-Yテーブルロボットの組み合わせとなり、システムの複雑性が増し、不具合発生の原因となる。

弊社の親しい友人の会社がデジタルアーカイブの業務を行っており、市販デジカメとイメージスキャナをカラー画像で比較評価しました。

1000万画素のデジカメの画像と、解像度300ppiのスキャナ画像を比較した結果、デジカメ側の画角をA6まで狭めた時、漸くイメージスキャナ相当の画像と近づくことを確認しています。

つまり、300ppiのカラーイメージスキャナ画像は、4000万画素のデジカメに相当することになります。

ましてや、A3版のイメージスキャナの場合(電子回路基板のMサイズはA4では少しサイズが不足しており、A3版が必要となります。)8000万画素相当のデジカメが必要となる計算となります。

現在、市販されているCCDエリアセンサは、フェーズワンの中版カメラ(ブローニーカメラ)のバックパックで4千万画素相当ですから、実用的でないことがわかります。

弊社がライズワン社と共同開発したBELTSCANは、310x330mmのサイズを300ppiでスキャンした場合、カラーで19秒、モノクロで13秒でスキャンを終了します。これに画像解析ソフトの処理時間を加えてもタクトに間に合う処理が可能です。

■イメージスキャナ方式の長所を整理すると、

(1)ラインセンサが完全に同一箇所からR,G,Bのカラー画像情報を得るため、色情報と位置情報に原理的にズレが無い。そのため、例えば、基板上の髪の毛などソフトウェア側の負担をかけることなく抽出が可能となる。

(2)同一システム構成で、低解像度画像と、微細化に対応した高解像度画像とをソフトウェア側のスキャン解像度設定の変更のみで簡単に切り替えできる。

例えば、300ppiで検出できない異物を600ppiに切り替えて画像を得てみて検出できるかどうか試験する、という作業が既存ソフトのスキャン解像度設定を変えるだけで、即その場で可能となる。また、高解像度化によりタクトが間に合わなくなった場合でも、ラインセンサを用いた専用システム構築の先行試験運用として、異物検出システム構築の基礎データを得ることができる。

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