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微小対象の検出とは？課題と対策・製品を解説
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センシング・マシンビジョン技術における微小対象の検出とは？
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【仕様】
【EEPROM版】
■サイズ：0.6 × 0.6 × 0.15（mm）
■周波数：UHF帯
■通信距離：最大 2.5 mm（環境により異なる）
■メモリサイズ
TID：64 bit （書換不可）
EPC：96 bit （書換可能）
【FRAM版】
■サイズ：0.9 × 0.9 × 0.15(mm)
■周波数：UHF帯
■通信距離：最大 2.0 mm（環境により異なる）
■メモリサイズ
TID：176 bit （書換不可）
EPC：128 bit （書換可能）
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
エクストリームタグ RFID『極小タグ』
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センシング・マシンビジョン技術における微小対象の検出
センシング・マシンビジョン技術における微小対象の検出とは？
センシング・マシンビジョン技術における微小対象の検出とは、人間の目では識別困難なほど小さな物体を、カメラやセンサーを用いて画像として捉え、その存在や特徴をコンピューターで解析・認識する技術です。製造業における部品検査、医療分野での細胞観察、半導体製造プロセスなど、高精度な品質管理や微細な分析が求められる様々な産業で不可欠な技術となっています。
課題
解像度の限界
微小対象は、カメラの解像度やレンズの性能によっては、ぼやけたり、細部が失われたりして正確な検出が困難になる場合があります。
ノイズの影響
微小対象は、照明ムラや表面の反射、異物などのノイズに埋もれやすく、対象物と背景のコントラストが低いために検出が妨げられることがあります。
高速移動への追従性
生産ラインなどで高速に移動する微小対象を捉える場合、カメラのシャッタースピードや画像処理速度が追いつかず、検出漏れや誤検出が発生する可能性があります。
多様な形状・状態への対応
微小対象は、形状が不規則であったり、表面の状態が変化したりすることがあり、固定的なアルゴリズムでは全てのケースに対応するのが難しい場合があります。
対策
高解像度・高倍率イメージング
高解像度カメラと高倍率レンズを組み合わせることで、微細なディテールまで鮮明に捉え、解像度の限界を克服します。
高度な画像処理アルゴリズム
ノイズ除去、コントラスト強調、エッジ検出などの高度な画像処理技術を適用し、微小対象をノイズから分離して明確に識別します。
高速撮影・リアルタイム処理
高速シャッター機能を持つカメラと、並列処理能力の高い画像処理ユニットを導入し、高速移動する対象物にも対応できるリアルタイム検出を実現します。
AI・機械学習の活用
多様な形状や状態の微小対象を学習させたAIモデルを用いることで、未知の対象や変化する状況にも柔軟に対応し、検出精度を高めます。
対策に役立つ製品例
高解像度産業用カメラ
微細な構造まで鮮明に捉えることができる高解像度センサーを搭載し、微小対象の細部まで正確に画像化します。
特殊照明システム
対象物の表面特性に合わせて光の当て方を調整し、コントラストを高め、ノイズの影響を低減して微小対象を際立たせます。
高性能画像処理ユニット
高度な画像処理アルゴリズムやAIモデルを高速かつ効率的に実行し、リアルタイムでの微小対象検出を可能にします。
深層学習ベースの検査ソフトウェア
大量の画像データから微小対象の特徴を学習し、複雑な形状や状態の対象物でも高い精度で検出・分類を行います。
