AI・画像認識

製造業向け外観検査システム

基準画像と検査画像を比較し、傷や欠陥を検出する外観検査システム。
前処理・位置合わせとマルチモデルのフォールバックで見逃しを抑える。

Duration

受託開発

Team

1〜2名

Client

製造業

Engineered With PythonOpenCVGeminiDocker

01 // OVERVIEW

プロジェクト概要

製品画像から傷や欠陥を検出する製造業向けの外観検査システム。
前処理と位置合わせで撮影条件のばらつきを吸収し、AIモデルで損傷リストとバウンディングボックスを出力する。
信頼度に応じて別モデルにフォールバックする構成。

02 // KEY FEATURES

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リサイズとCLAHE色補正で撮影条件を揃え、SIFTで基準画像と位置合わせ。照明変化や微細な色差に強い比較を行う。

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高速なモデルで一次判定し、信頼度が閾値を下回った場合のみ別モデルで再判定。速度と精度のバランスを取る。

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検出した損傷の種類とバウンディングボックスを出力し、検査結果を可視化する。

03 // TECHNICAL DEEP-DIVE

解像度の引き上げと差分検出の活用、損傷種別ごとのプロンプト最適化により、小さな傷の検出率とノイズ耐性を継続的に改善した。

04 // IMPACT & RESULTS

多段判定

信頼度でフォールバック

位置出力

損傷箇所を可視化

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