産業用ロボット

分光ビジョンシステムで出来ること

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分光ビジョンシステムで出来ること

分光ビジョンシステム

分光ビジョンシステムで出来ること

（例）2つのファンデーションの色の違いを測定
下図①②のそれぞれの枠の中の色情報を比較した場合

分光ビジョンシステムで出来ること

測定項目 内容 画像
スペクトル
（見本サンプルとの違い）
  • 色の成分が異なると波形が変わります。
  • 今回の場合、同じ形状のため、明るさが変化していることが確認できます。
 スペクトル（見本サンプルとの違い）
ヒートマップ
（見本サンプルとの違い）
（ムラの確認）
  • ピクセル単位で色計測を行う機能で、基準の色情報との色差を計算して画像として出力しています。
  • 基準と同じであれば黒色、色差が離れていくごとに明るくなります。
 ヒートマップ（見本サンプルとの違い）（ムラの確認）
2値化
（ムラの確認）
  • 色差が閾値未満で黒色、閾値以上で白色に表示されるモノクロ画像です。
 2値化（ムラの確認）
色ムラ検査
（ムラの場所とレベルの確認）
  • 測定対象範囲をマトリックスで分割し、各ブロックの色差を算出し、ムラを検出する機能。
  • 左のファンデーションのオレンジ部分が色差1.0以上ある部位
 色ムラ検査（ムラの場所とレベルの確認）
測定項目 内容 画像
Lab画像化
（色濃淡の把握）
  • Lab画像化することによって、ワークの明るさの分布や色のムラ具合を可視化します。（左からL画像、a画像、b画像）
  • Lab画像化で不良が確認できた場合、その画像を用いてVision Guideで画像処理を実施します。
 Lab画像化（色濃淡の把握）
ヒストグラム
（色分布の傾向把握）
  • ファンデーションのLabの色分布をヒストグラムとして数値化します。（左からLの分布、aの分布、bの分布）
  • 横軸Lab値、縦軸カウント数とし、選択している範囲内のピクセルごとの色情報を取得し、グラフを作成しています。
 ヒストグラム（色分布の傾向把握）