検査のためのルールベース方式画像処理は、FAカメラで撮像した2次元デジタル画像データに対して、適切なアルゴリズムで処理を行います。ルールベース方式画像処理では、まず、通常、入力された画像データを変換処理（「前処理」）します。例えば、入力されたカラー画像データのノイズを除去し（「フィルタ処理」）、ノイズ除去された画像データに対して、濃淡の閾値を設定し白黒画像データへと変換する「2値化」の変換処理や、検出したい物体（傷、汚れ、異物等の欠陥）の境界を検出（「エッジ検出」）する変換処理があります。また、前処理したデータから検査のための特徴量（傷、汚れ、異物等の寸法や大きさ）を抽出するための基準値も設けて、最終的な検査の判定を行います（「ブロブ解析」）。ルールベース方式画像処理では、以上のように、開発者が一つ一つルールを決めて、お客様がご希望される検査仕様に合わせて、最適なアルゴリズムを作成します。

しばしば、画像処理技術を使うと、“GIGI（Guide（ロボット等のガイド）, Inspection（検査）, Gauge（寸法計測）, Identify（バーコード等の文字認識））”の4つができると言われますが、ルールベース方式を採用すると、この4つのすべてが実現可能です。作業者が目視で行っている検査方法がアルゴリズムで100%ルール化できれば、ほぼ完璧な画像検査装置を開発することが可能です。また、AI深層学習と比べて検出精度が非常に高く、処理速度が速いのも特徴です。一方、検出精度は、カメラ、レンズ、照明等の光学的ハードウェアの性能に高く依存します。検査装置の導入後の撮像条件もきっちり管理していく必要があります。少しでも、カメラの向きが変わったり、レンズの焦点が外れたり、または照明の明るさが変わったりすると、検出精度が大きく低下することもあります。

当社は、以上のような技術を活用して、得意・不得意な事柄、様々な留意点に配慮してルールベース方式による画像検査装置を開発しています。また、開発当初に時間をかけて光学・撮像条件の検証やアルゴリズムの検討を行い、お客様にルールベース方式による画像検査装置を導入頂く時点で、実現可能な一番高い検査精度でご利用頂けるように努めています。

当社は、運用開始後の使用に費用が発生するような画像処理ライブラリを一切使用していません。当社が開発したルールベース方式画像処理装置はすべて売り切り製品ですので、運用開始後の固定費の心配はまったくありません。