AI・ルールベース ハイブリッド画像処理システム　StellaController 2.0

新商品 検査自動化のすべての答えがここに StellaController 2.0 AI・ルールベース ハイブリッド画像処理システム

01 画像処理システムのプラットフォーム誕生 共通ハードウェアで最適な機能を自在に拡張可能 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 だからできる最適化 02 A I ×ルールベースのハイブリッド あらゆる検査課題にマッチする豊富な機能で 過検知・見逃しをゼロへ 03 導入が簡単3ステップ 専門知識不要で高精度かつ省開発工数 繰り返される検査設定の調整作業は、もう『当たり前』ではない 04 課題に応じた柔軟なカスタマイズが可能 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 の圧倒的進化 02. 03.

導入後も筐体はそのままで自在に追加できる拡張機能 ルールベース→A I外観検査を追加 A I学習機能→ルールベース・A I外観検査を追加 NEW 01 画像処理システムのプラットフォーム誕生 共通ハードウェアで最適な機能を自在に拡張可能 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 だからできる最適化 ルールベース画像処理 ルールベース画像処理 AI学習機能 AI学習機能 AI 外観検査 ルールベース画像処理 AI 外観検査 従来の画像処理システムは内容に応じて必要となる機器の構成が変わるため、最適な機材の選定や予備品の確保に 余計な費用が掛かっていました。また、導入後に新たに追加したい検査に必要な機能を選定機種が有していない場 合、対応する機種に買い替えて対応する必要がありました。 拡張パターン③ルールベース→A I O C Rを追加 ルールベース・A I外観検査→フォルダ監視を追加 S t e l l a c o n t r o l l e r 2 . 0 は共通のハードウェアで最適な機能を自在に拡張できるため、検査システム導入後の現場・ 市場からの検査要求の変化に柔軟かつ迅速に対応する事ができます。 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 。検査自動化のすべての答えがここにあります。 ルールベース画像処理 ルールベース画像処理 ルールベース画像処理 ルールベース画像処理 AI OCR AI学習機能 AI学習機能 フォルダ監視 04. 05.

S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 だからできる最適化 CASE① 導入後の検査要求の変更に対する最適化 ■ 検査要求 ■ 検査要求 エリアカメラ 製品外形の計測検査 製品表面の外観検査を追加 →エリアカメラ＋ルールベースで エリアカメラ →ラインカメラ＋AI外観検査を 課題解決 機能拡張して課題解決 ラインカメラ ルールベース画像処理 ルールベース画像処理 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 の革新的なコンセプトである画像処理システム プラットフォームだからできる最適化が存在 AI 外観検査 します。 導入後に検査課題が追加されてもハードウェアはそのままで機能拡張で対応可能 導入後も筐体はそのままで必要な機能を拡張できるため、過去に実施した投資を無駄にすることなく新たな検査課 （将来的な要求の変化に対しても過去の投資を無駄なく活用できる） 題を解決できます。 また、異なる検査工程の自動化を共通ハードウェアで実現できるため、保守用部品の管理の煩雑さと無駄を解消でき 拡張パターン③ 共通ハードウェアによる異なる検査工程の課題解決と保守用部品の最適化 ます。 230万画素エリアカメラ ■ 検査要求 2500万画素エリアカメラ ■ 検査要求 製品Aの外形計測検査 保守用部品 製品B表面の外観検査 230万画素エリアカメラ ルールベース画像処理 ルールベース画像処理 AI 外観検査 異なる検査工程の自動化を共通ハードウェアで解決可能 （複数の検査工程の保守用部品を共通化できる） 06. 07. ・ ・ ・ ・ ・ ・

あらゆる検査課題にマッチする豊富な機能 AI外観検査 カスタマイズAI機能 02 A I ×ルールベースのハイブリッド AI学習機能 A I外観検査 A I学習機能 A I O C R A I カウント A I 領域抽出 A I 分類 A I 良品学習 ONN X あらゆる検査課題にマッチする豊富な機能で 外観検査 D e t e c t i o n モデル読込 ルールベース 過検知・見逃しをゼロへ S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0では様々なA I検査機能とルールベース画像処理機能を自由に組み合わせて、課題に適した フィルター処理 色変換 画像回転 極座標変換 台形補正 画像演算 異物・しみ検査 キズ検査 良品比較検査 テクスチャ検査 検査設定を構築できます。 製品の外観検査の課題に適した『A I外観検査』機能に加えて、文字認識や様々な形状の対象物の検出やカウントに利 用可能な豊富な機能を提供しています。 ルールベース画像処理機能では、位置決め・計測検査・キズ検査・色検査などに利用できる機能に加えて、極座標変 バリ欠け検査 色二値化 プロフ解析 有無・カウント 位置決め 歪み補正 計測 2Dコード読取 バーコード読取 文字認識 換や台形補正など細かな検査要求にも対応可能な機能を提供しています。 形状判定 カスタマイズ機能 特殊カメラ接続 フォルダ監視 インフィニティ リモート 全画面保存 不良箇所 D Xソリューション フォーカス アクセス システム マッピング 08. 09.

従来の検査 画像撮像 OK NG 欠けフィルタ処理 キズフィルタ処理 汚れフィルタ処理 仕方なく 過検知 NG 画像処理 過検知を 各種パラメータの 欠けブロブ処理 キズブロブ処理 汚れブロブ処理 受け入れた 調整が煩雑で… 状態で 過検知 NG 欠け条件分岐 キズ条件分岐 汚れ条件分岐 検査を実施 過検知 NG 判定結果出力 従来のルールベース画像処理による検査自動化においては、検出対象となる不良品のみを適切に検出するための検 査設定を構築する上で、各種検査ツール・パラメータの設定・調整の煩雑さが大きな課題となっていました。 特に外観検査課題ではこの調整作業は複雑さを増すため、技術者がかけることのできる有限な時間の範囲内では最 適な調整結果を得ることが難しく、仕方なく過検知（良品箇所を不良品として検出してしまう）を受け入れた状態で検 過検知による無駄を最小限に 査を実施する状況が存在しています。 AI 検査 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 の『A I外観検査』機能は、シンプルな開発手順で短期間に良品のバラツキを考慮した検査を 実現できるため、過検知による無駄を最小限にすることができます。 画像撮像 OK NG シンプルな 学習モデル作成 良品の OK NG 　開発手順で… バラツキを考慮した 検査を実施可能 OK NG 不良しきい値設定 OK NG 判定結果出力 10. 11.

簡単に使える 学習から検査まで3ステップ。 STEP STEP STEP 03 導入が簡単 3ステップ 01 02 03 専門知識不要で高精度かつ省開発工数 繰り返される検査設定の調整作業は、もう『当たり前』ではない 撮る 学習する 検査する StellaController 2.0で 撮像した画像で学習します。 学習モデルをStellaController 2.0に 学習のための画像を撮像します。 良品フォルダと不良品フォルダに画像を入れるだけ。 取り込んで検査します。 少ないデータで学習可能 製造業における検査員の人手不足が深刻化する中、検査自動化に取り組める優秀な人材の確保・育成は各企業にお いて喫緊の課題となっています。従来の検査自動化手法では、高い検査能力を構築・維持するために優秀な技術者が 良品100サンプル 良品例 不良品例（バリ・カケ・傷） 不良品20サンプル 長期間に及ぶ検査設定の調整作業に疲弊しており、新たな人材の育成も専門性の高さにより非常に高い障壁となっ ています。 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 は、『専門知識不要』『高精度』かつ『省 開発工数』で検査自動化を実現できます。これまで困 難だった自社内での検査自動化を可能にする人材育成を支援し、他社に依存することのない持続可能な検査自動化 を提供します。 従来のサンプル数 StellaController 2.0なら、 10,000～100,000 100～1,000でOK アノテーションが不要 学習のための画像は、オフィス等での撮像も可能。 「良品（good）」画像単位 「不良品（bad）」画像単位 12. 13.

カスタマイズ事例 特殊仕様　カメラ接続 フォルダ監視 ■ 改善前 ■ 改善後 不良品判定となった画像を転送 過検出 不良品として排出された製品 発⽣ E the rne t接続(FTP通信) A I検査システムを追加設置 既設 検査システム PLC 既設 検査システム PLC (そのまま設置) 目視による二次検査 Ste l l aCon t ro l l e r 2 . 0 (ファイル監視機能カスタム) 高解像度 赤外カメラ 熱画像カメラ 3Dカメラ エリアカメラ 既存のシステムはそのまま S te l l aCon t ro l l e r 2 . 0を追加するだけ 04 課題に応じた柔軟なカスタマイズが可能 短期間での検査能力改善を実現可能 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 の圧倒的進化 NEW 各種AI機能 NEW インフィニティフォーカス（深度合成機能） AI OCR A I カウント AI 領域抽出 AI 分類 標準的な機能では解決できない、そのような課題にS t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 は柔軟なカスタマイズ機能を提供しま す。 AI 良品学習 ONNX 特殊な撮像方法でしか写せない対象物の検査や、既存検査設備をそのまま流用しA I検査を付加する方法など、お客 モデル読込 ピントの合う位置を段階的に変えた一連の画像を合成して全焦点画像を生成 様の課題と状況に応じたソリューションを提供できます。 また検査後のデータを取り扱うカスタムアプリケーションの提案も実施しています。D Xソリューションと組み合わせ リモートアクセス（遠隔サポート） アドバンスソリューション た拡張機能により、これまでの「不良品を排出するだけの検査」から「不良品の発生要因の改善に繋がる検査」へと、 より一層現場で求められる検査システムを提案します。 ゲートウェイPC + USB S IMモジュール インターネット 専用サービス セキュアな専用回線 （パスワード認証） トレーサビリティ カスタムアプリケーション DXソリューションサービス 全画像保存システム 不良箇所マッピング コリレーションチェッカー 画像サーチシステム (不良要因 相関解析) セキュアな専用端末を介してPhox te rが遠隔からSte l l aCon t ro l l e r 2 . 0にアクセス可能 14. 15.

S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 の圧倒的進化 NEW さらに高機能化したハードウェア仕様 NEW インラインで適用可能な高速検査能力 位置合わせ パターンマッチング AI検査 PLCと同等レベルの CPU メインメモリ GPU GPUメモリ 演算能力 容量 演算能力 容量 処理時間 処理時間 低ジッター性能 2.4倍 2倍 3.2倍 3倍 2倍速 最⼤3.6倍速 1/4 ※従来機との比較 ※画像5Mpix m i l d設定時 ※実運用レベルを想定した （Fp16演算利用） 負荷状態における検証結果 ※従来機との比較 ユーザーインターフェース AI外観検査 S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0 は、従来機から圧倒的な検査能力の進化を遂げています。 円弧 良品100サンプル 不良品20サンプル A I 検査・ルールベース画像処理の検査速度は大幅に向上しており、高速な検査が求められるインライン検査におい ても、S t e l l a C o n t r o l l e r 2 . 0で解決できる課題の範囲がより一層拡大しています。検査タクトの短縮に悩まされて 直線 いるお客様にとって、強力な解決策となります。 「良品（good）」画像単位 「不良品（bad）」画像単位 新機能の「画像生成機能 D e f e c t M a k e r 」は、お客様が必要とする良品 /不良品画像を自在に生成できる機能です。 1つの画面で設定できる フィルタの詳細を知らずとも 位置決め・計測・文字認識から 少ないデータで アノテーション 専門知識不要・省開発工数で 課題検討の初期などの不良品サンプルが入手できない状況を打破できるもので、「現場の困りごとへの解決策」をカ マウス操作で選ぶだけ 結果を確認しながら調整可能 色抽出・極座標変換など多彩な 学習可能 (不良箇所の色塗り)作業が不要 高い良否判定精度を取得可能 機能を利用可能 タチにした機能です。 NEW 画像生成機能 DefectMaker NEW 入出力リアルタイムチャートモニタ 検査画像 良品 不良品 OR 不良品 良品 入出力信号のタイミング検証を容易に実施可能 不良品データベース 全Dig i t a l IOの時系列データに加えて 各カメラフローや各検査ツールの 実行タイミングも確認可能 1枚の画像から多数の良品・不良品画像を生成できる 不良品画像を登録してユーザ独自の不良品データベースを構築可能 16. 17.

アプリケーション事例 学習と現場での検知を繰り返すことによって、より高精度な検査が可能です。 お茶の葉の異物検査 ペットボトルのバリ・キズ検査 ナットの外観検査 透明フィルムの包装破れ・異物検査 良品① 良品② 不良品① 不良品② 良品① 良品② 不良品① 不良品② 良品① 良品② 不良品① 不良品② 良品① 良品② 不良品① 不良品② ピストンブーツの外観検査 鋳造部品の外観検査 お煎餅の割れ・外観検査 樹脂バルブの外観検査 良品① 良品② 不良品① 不良品② 良品① 良品② 不良品① 不良品② 良品① 良品② 不良品① 不良品② 良品① 良品② 不良品① 不良品② 18. 19.

3 M×3 2 M×4 All In One構成で簡単組み込み システム構成例 外形寸法図 かつシンプル簡単AIツールで立ち上げ時間短縮 コントローラ本体 最大4カメラ同時接続 PLCリンク接続によるPLC通信 画像・データファイルを汎用ファイル形式で保存可能 マウス キーボード StellaController 2.0 仕様 I/Oケーブル 型式 StellaController 2.0 LANケーブル モニタ レンズ カメラ 使用カメラ 専用USBカメラSVAシリーズ（最大4台） ・ ディスプレイ解像度 XGA（1024x768）以上の解像度に対応 インターフェイス 制御入出力（DI/DO） 37pin D-Subメス (ネジ形状 #4-40 入力チャンネル数 16 入力電圧 ロジック 0 2V 以下またはドライ接点 制御入力（DI） 入力電圧 ロジック 1 5V 以上 (60V まで) またはドライ接点 24V電源 USB3.0ケーブル 過電圧保護 60 V まで （AI StellaController用） ESD 保護 4KV (接触), 8KV (空気中) 出力チャンネル数 16（NPNオープンコレクタ出力） USBハブ 光学的絶縁 2,500 VDC 制御出力（DO) 出力電圧 5V ~40VDC 過電圧保護 40 V Max シンク電流 100mA/ch. Max、 1.1A /全体 Max 外形寸法図 USB 8 x USB3.2 Gen2 LAN (1GbE/2.5GbE) LAN1: Intel® I219LM, LAN2: Intel® I226V カメラ本体 VGA端子 1 HDMI端子 1 定格 電源電圧 19～24V 最大消費電力 240W 6.30 42.51 30 耐環境 動作周囲温度 0～45℃ 動作周囲湿度 95%@40℃（結露無きこと） 保存温度 -40～60℃ 保証期間 納品後1年 29 I/Oインターフェイス用コネクタ端子機能 端子名 I/O形式 機能 Input 入力 トリガ入力（非絶縁入力） Opt-Iso Out 出力 露光信号出力（絶縁出力） 3.30 3 I/O GND I/Oグラウンド 絶縁入出力用グラウンド（電源グラウンドとは絶縁されています。） GND グラウンド 電源グラウンド 20. 21. 29 4.50 （φ27.78）

コントローラ ケーブル 型式 仕様 型式 仕様 StellaController 2.0_RB ルールベース型画像処理コントローラー (DC24V、240W以上の電源が別途必要) SCH-03MIO-06 I/Oケーブル、Hirose 6-pin、open、3m StellaController 2.0_AI AI機能搭載画像処理コントローラー（DC24V、240W以上の電源が別途必要) SCH-05MIO-06 I/Oケーブル、Hirose 6-pin、open、5m StellaController 2.0_AI(Full Function) 学習兼AI機能搭載画像処理コントローラー（DC24V、240W以上の電源が別途必要) SCH-10MIO-06 I/Oケーブル、Hirose 6-pin、open、10m StellaController 2.0_AI(Learning) 学習機能搭載コントローラー（DC24V、240W以上の電源が別途必要) SCH-03MIO-12 I/Oケーブル、Hirose 12-pin、open、3m SCH-05MIO-12 I/Oケーブル、Hirose 12-pin、open、5m SCH-10MIO-12 I/Oケーブル、Hirose 12-pin、open、10m カメラ SCH-03MU カメラケーブル3m、カメラ側：ネジありストレート、ボード側：ネジ無しストレート 型式 ピクセル数 ピクセルサイズ モノクロ／カラー SCH-05FU カメラケーブル5m、カメラ側：ネジありストレート、ボード側：ネジありストレート、フレックス SVA-130mv2 130万画素 4.8×4.8 モノクロ SCH-10FU カメラケーブル10m、カメラ側：ネジありストレート、ボード側：ネジありストレート、フレックス SVA-130cv2 130万画素 4.8×4.8 カラー SVA-230m 230万画素 5.86×5.86 モノクロ SVA-230c 230万画素 5.86×5.86 カラー レンズ SVA-500mv2 530万画素 3.45×3.45 モノクロ 型式 焦点距離 F値 適合センサーサイズ マウント SVA-500cv2 530万画素 3.45×3.45 カラー SZH-H08 8mm F=1.4 1/1" C SVA-1200m 1200万画素 3.2×3.2 モノクロ SZH-S12 12mm F=2.4 2/3" C SVA-1200c 1200万画素 3.2×3.2 カラー SZH-S16 16mm F=2.4 2/3" C SVA-2000m 2000万画素 2.4×2.4 モノクロ SZH-S25 25mm F=2.4 2/3" C SVA-2000c 2000万画素 2.4×2.4 カラー SZH-S35 35mm F=2.4 2/3" C SVA-2500m 2500万画素 2.5×2.5 モノクロ SZH-S50 50mm F=2.4 2/3" C SVA-2500c 2500万画素 2.5×2.5 カラー SVL-2Kmv2 2K 7×7 モノクロ SVL-2Kcv2 2K 7×7 カラー SVL-4Km 4K 7×7 モノクロ SVL-4Kc 4K 7×7 カラー SVL-8Km 8K 5×5 モノクロ SVL-8Kc 8K 5×5 カラー 22. 23.

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