ヴィスコ・テクノロジーズ株式会社 研究開発活動 (2018年3月期)

当連結会計年度は、高付加価値製品の開発を主体に研究開発をして参りました。今後も当社グループ製品の強みを更に強化すべく「既存技術にとらわれない技術開発」「人間に近い外観検査」をテーマに研究開発活動を推進して参ります。
当連結会計年度における研究項目別の研究目的及び研究成果は次のとおりであり、研究開発費の総額は158,314千円となりました。
なお、当社グループの事業は画像処理検査装置事業のみの単一セグメントであるため、セグメント別の記載を省略しております。

「既存技術にとらわれない技術開発」
(1)SealingInspect
数多くの電子製品では、水の侵入を防ぐために、シリコン材を筐体の輪郭に沿って充填を行っております。このシリコン材の充填不足による途切れ、細りがあった場合、僅かな水分の浸入でも電子製品の故障に繋がるため、外観検査が重要となります。従来、このような細くかつ不定型な素材を検査対象とする場合、その検査設定をするために非常に手間が掛かっておりました。この設定を操作者が簡単な設定で検査仕様を作成することができ、切れ・異物・はみ出し等の欠陥を抽出できるようになりました。

(2)TSCDefFinder(特許取得済)
人が目視による製品欠陥の検査を行う際には、写真を見るように静止画像で検査をしている訳ではありません。特に一見しただけでは判断の付かない「ふくれ・へこみ・クラック欠陥」のようなものを見分ける場合は、視線をずらしたり、照明の角度を変えて、多数の画像を欠陥判定に利用しています。このような人の動作と判定方法を時系列画像と光の照射方向を変化させた画像を組み合わせた検査アルゴリズムを開発しました。

(3)VTV-QCS(Quality Control System)
当社画像処理製品であるVTV-9000を遠隔で一元的に管理・監視するためのツールを開発しました。これにより、工場内に張り巡らされたネットワーク網を通じて、複数台のVTV-9000から画像データ、検査結果データを管理サーバーに収集して画像検査情報の一元管理を行うことが可能となります。当該画像検査情報は、工場で生産される製品のトレーサビリティ情報として利用ができ、また、検査パラメータの設定を複数のVTV-9000に一度に展開することにより、メンテナンス性を飛躍的に高めることができます。

(4)多軸機構×分割撮像検査
「超深度カメラを使った全方位立体検査システム(特許取得済)」をさらに拡張して、より大きな検査対象物や、より高精細に検査を高速に行う検査装置を開発しました。

「人間に近い外観検査」
ViSCO Machine Learning(機械学習による画像処理)の研究開発
これまでの画像処理検査は、ハードウェア内に取り込まれた画像を解析し、一定の経験を積んだオペレータが良否判別のしきい値を入力することにより検査が行われてきました。画像処理検査装置の能力は年々向上しており、近年では、1秒間に100枚以上の画像を処理することも可能となりましたが、最終的な良否判断は人の目に委ねられる要素が残っております。そこで、時系列輝度と自己組織化マップを用いた機械学習機能を搭載した画像処理検査装置の開発を進めました。