ご依頼の欠陥検出に最適な光学設計を行います。
検出要望例 （ A 社様の場合）
＜欠陥の分類希望＞
欠陥として検出したい
欠陥として検出したくない（混入異物ではないため欠陥ではない）
FEのみで個数（傾向）を管理したい
特徴量分類
従来に比べ、分類に用いる特徴量種数が増加。組み合わせにより分類が可能に。
●分類に用いる特徴量
| 従 来 | 特徴量分類 |
|---|---|
| 面積・長さ・幅 最大輝度値 最小輝度値 | 面積・長さ・幅 最大輝度値 最小輝度値 長さ/幅比 面積率 など |
AIでの分類（例）
誤判定した欠陥の再学習により、さらに高い精度で分類可能に。
特徴量分類に比べ分類精度が30% 上がります。
●アヤハエンジニアリングの欠陥検査装置ラインナップ
インライン検査
オフライン検査
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