漁網、繊維などに対応するスケーラブル検査ソリューション

Continue reading "連続素材欠陥検出用スマートビジョンシステム" →

โซลูชันตรวจสอบแบบขยายขนาดได้ สำหรับอวนประมง สิ่งทอ และอื่นๆ

Continue reading "ระบบกล้องอัจฉริยะสำหรับตรวจหาข้อบกพร่องของวัสดุต่อเนื่อง" →

Scalable Inspection Solution for Fishing Nets, Textiles, and More

Continue reading "Smart Vision System for Continuous Material Defect Detection" →

TL;DR（要点まとめ）

• フィルム、紙、織物、ワイヤー、チューブ、金属板などの連続移動物に最適
• 設計初期に決めるべき：視野 (FOV)、最小検出サイズ、搬送速度、作業距離 (WD)
• レンズの焦点距離で視野を決定。小さな欠陥には3〜5ピクセル以上必要
• エンコーダでラインスキャンの縦軸スケールを安定化＝正確な寸法計測とAI認識が可能
• 一般的なフロー：カメラ → タイル化 → 前処理 → 欠陥検出（CVまたはML） → UI/出力/記録
• **絞り（f値）**は f/5.6 からスタート（照明次第で調整）

Continue reading "ラインスキャン + AI で作るリアルタイム欠陥検出システム（汎用設計ガイド）" →

TL;DR

• เหมาะกับการตรวจจับสิ่งที่เคลื่อนที่ เช่น ฟิล์ม กระดาษ สิ่งทอ ลวด ท่อ แผ่นเหล็ก ฯลฯ
• เริ่มจากกำหนด: ระยะการมองเห็น (FOV), ขนาดตำหนิที่เล็กที่สุด, ความเร็วของสายพาน, ระยะทำงาน (WD)
• เลือกเลนส์ให้ระยะทำงานและมุมมองครอบคลุมชิ้นงาน
• ใช้ Encoder เพื่อล็อคอัตราส่วนพิกเซลให้เที่ยงตรง
• Pipeline: กล้อง → ดึงภาพ → แบ่ง Tile → ปรับแต่ง → ตรวจจับ (CV/ML) → แจ้งเตือน/แสดงผล/เก็บข้อมูล
• เริ่มที่ f-number ≈ f/5.6 เพื่อบาลานซ์ความลึกของภาพและความสว่าง

Continue reading "สร้างระบบตรวจจับความเสียหายแบบเรียลไทม์ด้วยกล้อง Line-Scan + AI (แนวทางนำไปใช้ได้หลายอุตสาหกรรม)" →

TL;DR

• Use line-scan for moving/continuous stuff: film, foil, paper, textiles, wire, pipes, board edges, etc.
• Decide early: field of view (FOV), smallest defect, speed, working distance (WD).
• Lens: pick focal length so FOV at your WD matches product width; keep ≥3–5 px on the smallest defect.
• Encoder on the motion path → square pixels and mm-accurate measurements.
• Pipeline: camera → acquire → tile → preprocess → CV/ML → PLC/UI/logs. Start around f/5.6 (or f/8 if you need more depth of field).

Continue reading "Building a Real-Time Defect Detector with Line-Scan + ML (Reusable Playbook)" →