AI支援画像処理 - 特徴抽出における卓越した成果
画像処理における人工知能の特徴は、利用可能な画像情報に重大なノイズ要因が含まれていても、非常に高い信頼性で特徴を認識できることです。例えば、X線画像に現れる陰影は、従来の手法による自動検査を困難にすることがあります。しかし、AIはこれらを容易に検出することができます。処理された結果は、確立された検査アルゴリズムが検査計画内でさらに処理するために利用できます。
実践における具体的なメリット
用途に応じて、AIを使用することで検査時間を短縮し、初回合格率（FPY）を向上させることができます。人工知能は、複雑な検査戦略の代替にも適しています。これまで手動または半自動の方法のみが最適な結果をもたらしていた場面で、AIは新たなアプローチを提供します。AI支援画像処理のおかげで、これまで解決が困難だった課題にも迅速かつ効果的に取り組むことが可能になります。
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ボイド検出の代表的な例
パワーエレクトロニクス分野などの電子部品では、高温での動作が予想されます。表面実装はんだ付けに隠れたガス混入（ボイド）は、過熱やモジュールの故障につながる可能性があります。これらのボイドの正確な検査と測定は、現在3D X線撮影や断層画像を用いて行われています。人工知能の導入により、2D画像でも同等の結果を得られるようになり、それに伴いサイクルタイムも短縮されるなど、新たな可能性が広がっています。
最適な適用のためのロードマップ
Viscomの操作ソフトウェアでは、訓練された担当者が検査計画の中間ステップとして適切なAIモデルを使用します。これにより、入力画像が適切に処理され、特徴が抽出され、結果が次の工程に引き渡されます。AI技術によって検査の深度が拡張され、既存の2Dおよび3D手法と並ぶ新たな柱となります。
