画像の最適化の手法
カメラの感度設定の役割は「処理をする為の画像最適化」です。
画像最適化をすることで、その後の処理の安定性が向上します。
CV-2000/2500 のデジタルカメラの機能
・カメラ感度：従来照明やレンズで行なっていた画面の明るさが調整できます。 段階）
（9
・シフト ：CCD の画像信号全体を明るくしたり、暗くします。
カメラ感度と異なり一定階調を均一に黒くしたり白くすることができます。
・スパン ：CCD の階調変化を大きくしたり、平坦にします。
明暗差を強調してよりはっきりした画像にすることができます。
画像の最適化例 円柱ワークの傷検出
下記の画像で傷検査を実施します。検査枠のサイズ・傷検出の感度は同一設定。
初期値 最適化後の値
●
●
カメラ感度 3.0 カメラ感度 5.0
シフト 000 スパン 1.000 シフト − 40 スパン 2.000
傷レベルは調整前で「32」、画像最適化後は「179」と 5 倍以上の差となりました。
＊カメラのスパン・シフト機能により、安定検出が可能になります。
コラム
画像最適化に近いことは照明やレンズの絞りを開放することでも行なえます。
画像最適化に加えて、上記のような円柱ワークなどでは、被写界深度（ピントの合う範囲）が深いことが検査の
安定性につながります。
カメラの感度設定ではレンズ絞りを開放せずに画像を最適化できます。レンズの絞りが絞れているほど被写界深
度が深くなり、ラインで動いているワークや立体的なワークの検査が安定します。この点においてもカメラでの
感度設定は有効です。
絞り値 CCDサイズ WD（mm） 焦点距離（mm） 被写界深度（mm）
1/3型 200 16 4.4
1.4（絞り全開）
1/3型 200 16 25.4
8
VisionMagazine Vol.5
画像の最適化の手法
カメラの感度設定の役割は「処理をする為の画像最適化」です。
画像最適化をすることで、その後の処理の安定性が向上します。
CV-2000/2500 のデジタルカメラの機能
・カメラ感度：従来照明やレンズで行なっていた画面の明るさが調整できます。 段階）
（9
・シフト ：CCD の画像信号全体を明るくしたり、暗くします。
カメラ感度と異なり一定階調を均一に黒くしたり白くすることができます。
・スパン ：CCD の階調変化を大きくしたり、平坦にします。
明暗差を強調してよりはっきりした画像にすることができます。
画像の最適化例 円柱ワークの傷検出
下記の画像で傷検査を実施します。検査枠のサイズ・傷検出の感度は同一設定。
初期値 最適化後の値
●
●
カメラ感度 3.0 カメラ感度 5.0
シフト 000 スパン 1.000 シフト − 40 スパン 2.000
傷レベルは調整前で「32」、画像最適化後は「179」と 5 倍以上の差となりました。
＊カメラのスパン・シフト機能により、安定検出が可能になります。
コラム
画像最適化に近いことは照明やレンズの絞りを開放することでも行なえます。
画像最適化に加えて、上記のような円柱ワークなどでは、被写界深度（ピントの合う範囲）が深いことが検査の
安定性につながります。
カメラの感度設定ではレンズ絞りを開放せずに画像を最適化できます。レンズの絞りが絞れているほど被写界深
度が深くなり、ラインで動いているワークや立体的なワークの検査が安定します。この点においてもカメラでの
感度設定は有効です。
絞り値 CCDサイズ WD（mm） 焦点距離（mm） 被写界深度（mm）
1/3型 200 16 4.4
1.4（絞り全開）
1/3型 200 16 25.4
8（絞り50％開放）
＊ 絞りを50％絞ることで約6倍被写界深度が深くなります。
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画像の最適化の手法
カメラの感度設定の役割は「処理をする為の画像最適化」です。
画像最適化をすることで、その後の処理の安定性が向上します。
CV-2000/2500 のデジタルカメラの機能
・カメラ感度：従来照明やレンズで行なっていた画面の明るさが調整できます。 段階）
（9
・シフト ：CCD の画像信号全体を明るくしたり、暗くします。
カメラ感度と異なり一定階調を均一に黒くしたり白くすることができます。
・スパン ：CCD の階調変化を大きくしたり、平坦にします。
明暗差を強調してよりはっきりした画像にすることができます。
画像の最適化例 円柱ワークの傷検出
下記の画像で傷検査を実施します。検査枠のサイズ・傷検出の感度は同一設定。
初期値 最適化後の値
●
●
カメラ感度 3.0 カメラ感度 5.0
シフト 000 スパン 1.000 シフト − 40 スパン 2.000
傷レベルは調整前で「32」、画像最適化後は「179」と 5 倍以上の差となりました。
＊カメラのスパン・シフト機能により、安定検出が可能になります。
コラム
画像最適化に近いことは照明やレンズの絞りを開放することでも行なえます。
画像最適化に加えて、上記のような円柱ワークなどでは、被写界深度（ピントの合う範囲）が深いことが検査の
安定性につながります。
カメラの感度設定ではレンズ絞りを開放せずに画像を最適化できます。レンズの絞りが絞れているほど被写界深
度が深くなり、ラインで動いているワークや立体的なワークの検査が安定します。この点においてもカメラでの
感度設定は有効です。
絞り値 CCDサイズ WD（mm） 焦点距離（mm） 被写界深度（mm）
1/3型 200 16 4.4
1.4（絞り全開）
1/3型 200 16 25.4
8
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画像の最適化の手法
カメラの感度設定の役割は「処理をする為の画像最適化」です。
画像最適化をすることで、その後の処理の安定性が向上します。
CV-2000/2500 のデジタルカメラの機能
・カメラ感度：従来照明やレンズで行なっていた画面の明るさが調整できます。 段階）
（9
・シフト ：CCD の画像信号全体を明るくしたり、暗くします。
カメラ感度と異なり一定階調を均一に黒くしたり白くすることができます。
・スパン ：CCD の階調変化を大きくしたり、平坦にします。
明暗差を強調してよりはっきりした画像にすることができます。
画像の最適化例 円柱ワークの傷検出
下記の画像で傷検査を実施します。検査枠のサイズ・傷検出の感度は同一設定。
初期値 最適化後の値
●
●
カメラ感度 3.0 カメラ感度 5.0
シフト 000 スパン 1.000 シフト − 40 スパン 2.000
傷レベルは調整前で「32」、画像最適化後は「179」と 5 倍以上の差となりました。
＊カメラのスパン・シフト機能により、安定検出が可能になります。
コラム
画像最適化に近いことは照明やレンズの絞りを開放することでも行なえます。
画像最適化に加えて、上記のような円柱ワークなどでは、被写界深度（ピントの合う範囲）が深いことが検査の
安定性につながります。
カメラの感度設定ではレンズ絞りを開放せずに画像を最適化できます。レンズの絞りが絞れているほど被写界深
度が深くなり、ラインで動いているワークや立体的なワークの検査が安定します。この点においてもカメラでの
感度設定は有効です。
絞り値 CCDサイズ WD（mm） 焦点距離（mm） 被写界深度（mm）
1/3型 200 16 4.4
1.4（絞り全開）
1/3型 200 16 25.4
8（絞り50％開放）
＊ 絞りを50％絞ることで約6倍被写界深度が深くなります。
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波長による特徴から照明を選定する
LED 照明を使用して良好なコントラストを得る場合、色の関係（補色・同系色）の他にもう一つ、波長による散乱
率の違いを撮像画面の濃淡差に反映することが可能です。
波長が短い青色は散乱率が高く、波長が長い赤色は散乱されにくく透過率が高くなります。
散乱率の高さは表面状態の検査で効果を発揮します。以下の写真をご覧下さい。
用途：黒い鉄板表面の傷検出
青色照明を斜めから照射した画像 赤色照明を斜めから照射した画像
設置例
赤色
青色
カメラ
バー照明
傷量 傷量
2749 786
ワーク
用途：透明樹脂シートの傷検出
赤色
青色
傷量 傷量
725 86
テスト結果より：波長の短い青色は散乱率が高いために傷で拡散反射を起こし、傷を浮かび上がらせます。
一方、赤色はワーク表面で正反射して傷が目立ちません。逆に金属表面のヘアライン傷
などの影響を受けたくない検出の場合はこの原理から赤色が適しています。
コラム
CV-020 用 CCD 分光感度特性図
CCD分光感度特性と画像の明るさの関係 1.0
0.9
前述しましたが、CCDの感度特性は人の目に合わせ 0.8
0.7
て作っており、500nm近辺を最も高感度に検出します。
Relative Response
0.6
右の「CV-020用CCD分光感度特性図」にもありますが、 0.5
0.4
青のほうが赤よりも感度が良くなります。
0.3
よって、同じ明るさの照明を照射する場合、青色を 0.2
0.1
使用すると画面が明るくなり、高速のシャッタース 0
400 500 600 700 800 900 1000
ピードへの対応やレンズの絞りを絞って被写界深度 Wave Length [nm]
（波長）
を深くできることがあります。
ただし、LED照明装置の場合は大きさが同じでも 青色 460nm ／分光感度 約 90％
LED素子数が異なる（明るさが違う）機種もありま 赤色 660nm ／分光感度 約 60％
青色が約 1.5 倍明るく映ります。
すので全てには当てはまりません。
V isionMagazine Vol.8
波長による特徴から照明を選定する
LED 照明を使用して良好なコントラストを得る場合、色の関係（補色・同系色）の他にもう一つ、波長による散乱
率の違いを撮像画面の濃淡差に反映することが可能です。
波長が短い青色は散乱率が高く、波長が長い赤色は散乱されにくく透過率が高くなります。
散乱率の高さは表面状態の検査で効果を発揮します。以下の写真をご覧下さい。
用途：黒い鉄板表面の傷検出
青色照明を斜めから照射した画像 赤色照明を斜めから照射した画像
設置例
赤色
青色
カメラ
バー照明
傷量 傷量
2749 786
ワーク
用途：透明樹脂シートの傷検出
赤色
青色
傷量 傷量
725 86
テスト結果より：波長の短い青色は散乱率が高いために傷で拡散反射を起こし、傷を浮かび上がらせます。
一方、赤色はワーク表面で正反射して傷が目立ちません。逆に金属表面のヘアライン傷
などの影響を受けたくない検出の場合はこの原理から赤色が適しています。
コラム
CV-020 用 CCD 分光感度特性図
CCD分光感度特性と画像の明るさの関係 1.0
0.9
前述しましたが、CCDの感度特性は人の目に合わせ 0.8
0.7
て作っており、500nm近辺を最も高感度に検出します。
Relative Response
0.6
右の「CV-020用CCD分光感度特性図」にもありますが、 0.5
0.4
青のほうが赤よりも感度が良くなります。
0.3
よって、同じ明るさの照明を照射する場合、青色を 0.2
0.1
使用すると画面が明るくなり、高速のシャッタース 0
400 500 600 700 800 900 1000
ピードへの対応やレンズの絞りを絞って被写界深度 Wave Length [nm]
（波長）
を深くできることがあります。
ただし、LED照明装置の場合は大きさが同じでも 青色 460nm ／分光感度 約 90％
LED素子数が異なる（明るさが違う）機種もありま 赤色 660nm ／分光感度 約 60％
青色が約 1.5 倍明るく映ります。
すので全てには当てはまりません。
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波長による特徴から照明を選定する
LED 照明を使用して良好なコントラストを得る場合、色の関係（補色・同系色）の他にもう一つ、波長による散乱
率の違いを撮像画面の濃淡差に反映することが可能です。
波長が短い青色は散乱率が高く、波長が長い赤色は散乱されにくく透過率が高くなります。
散乱率の高さは表面状態の検査で効果を発揮します。以下の写真をご覧下さい。
用途：黒い鉄板表面の傷検出
青色照明を斜めから照射した画像 赤色照明を斜めから照射した画像
設置例
赤色
青色
カメラ
バー照明
傷量 傷量
2749 786
ワーク
用途：透明樹脂シートの傷検出
赤色
青色
傷量 傷量
725 86
テスト結果より：波長の短い青色は散乱率が高いために傷で拡散反射を起こし、傷を浮かび上がらせます。
一方、赤色はワーク表面で正反射して傷が目立ちません。逆に金属表面のヘアライン傷
などの影響を受けたくない検出の場合はこの原理から赤色が適しています。
コラム
CV-020 用 CCD 分光感度特性図
CCD分光感度特性と画像の明るさの関係 1.0
0.9
前述しましたが、CCDの感度特性は人の目に合わせ 0.8
0.7
て作っており、500nm近辺を最も高感度に検出します。
Relative Response
0.6
右の「CV-020用CCD分光感度特性図」にもありますが、 0.5
0.4
青のほうが赤よりも感度が良くなります。
0.3
よって、同じ明るさの照明を照射する場合、青色を 0.2
0.1
使用すると画面が明るくなり、高速のシャッタース 0
400 500 600 700 800 900 1000
ピードへの対応やレンズの絞りを絞って被写界深度 Wave Length [nm]
（波長）
を深くできることがあります。
ただし、LED照明装置の場合は大きさが同じでも 青色 460nm ／分光感度 約 90％
LED素子数が異なる（明るさが違う）機種もありま 赤色 660nm ／分光感度 約 60％
青色が約 1.5 倍明るく映ります。
すので全てには当てはまりません。
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波長による特徴から照明を選定する
LED 照明を使用して良好なコントラストを得る場合、色の関係（補色・同系色）の他にもう一つ、波長による散乱
率の違いを撮像画面の濃淡差に反映することが可能です。
波長が短い青色は散乱率が高く、波長が長い赤色は散乱されにくく透過率が高くなります。
散乱率の高さは表面状態の検査で効果を発揮します。以下の写真をご覧下さい。
用途：黒い鉄板表面の傷検出
青色照明を斜めから照射した画像 赤色照明を斜めから照射した画像
設置例
赤色
青色
カメラ
バー照明
傷量 傷量
2749 786
ワーク
用途：透明樹脂シートの傷検出
赤色
青色
傷量 傷量
725 86
テスト結果より：波長の短い青色は散乱率が高いために傷で拡散反射を起こし、傷を浮かび上がらせます。
一方、赤色はワーク表面で正反射して傷が目立ちません。逆に金属表面のヘアライン傷
などの影響を受けたくない検出の場合はこの原理から赤色が適しています。
コラム
CV-020 用 CCD 分光感度特性図
CCD分光感度特性と画像の明るさの関係 1.0
0.9
前述しましたが、CCDの感度特性は人の目に合わせ 0.8
0.7
て作っており、500nm近辺を最も高感度に検出します。
Relative Response
0.6
右の「CV-020用CCD分光感度特性図」にもありますが、 0.5
0.4
青のほうが赤よりも感度が良くなります。
0.3
よって、同じ明るさの照明を照射する場合、青色を 0.2
0.1
使用すると画面が明るくなり、高速のシャッタース 0
400 500 600 700 800 900 1000
ピードへの対応やレンズの絞りを絞って被写界深度 Wave Length [nm]
（波長）
を深くできることがあります。
ただし、LED照明装置の場合は大きさが同じでも 青色 460nm ／分光感度 約 90％
LED素子数が異なる（明るさが違う）機種もありま 赤色 660nm ／分光感度 約 60％
青色が約 1.5 倍明るく映ります。
すので全てには当てはまりません。
V isionMagazine Vol.8
波長による特徴から照明を選定する
LED 照明を使用して良好なコントラストを得る場合、色の関係（補色・同系色）の他にもう一つ、波長による散乱
率の違いを撮像画面の濃淡差に反映することが可能です。
波長が短い青色は散乱率が高く、波長が長い赤色は散乱されにくく透過率が高くなります。
散乱率の高さは表面状態の検査で効果を発揮します。以下の写真をご覧下さい。
用途：黒い鉄板表面の傷検出
青色照明を斜めから照射した画像 赤色照明を斜めから照射した画像
設置例
赤色
青色
カメラ
バー照明
傷量 傷量
2749 786
ワーク
用途：透明樹脂シートの傷検出
赤色
青色
傷量 傷量
725 86
テスト結果より：波長の短い青色は散乱率が高いために傷で拡散反射を起こし、傷を浮かび上がらせます。
一方、赤色はワーク表面で正反射して傷が目立ちません。逆に金属表面のヘアライン傷
などの影響を受けたくない検出の場合はこの原理から赤色が適しています。
コラム
CV-020 用 CCD 分光感度特性図
CCD分光感度特性と画像の明るさの関係 1.0
0.9
前述しましたが、CCDの感度特性は人の目に合わせ 0.8
0.7
て作っており、500nm近辺を最も高感度に検出します。
Relative Response
0.6
右の「CV-020用CCD分光感度特性図」にもありますが、 0.5
0.4
青のほうが赤よりも感度が良くなります。
0.3
よって、同じ明るさの照明を照射する場合、青色を 0.2
0.1
使用すると画面が明るくなり、高速のシャッタース 0
400 500 600 700 800 900 1000
ピードへの対応やレンズの絞りを絞って被写界深度 Wave Length [nm]
（波長）
を深くできることがあります。
ただし、LED照明装置の場合は大きさが同じでも 青色 460nm ／分光感度 約 90％
LED素子数が異なる（明るさが違う）機種もありま 赤色 660nm ／分光感度 約 60％
青色が約 1.5 倍明るく映ります。
すので全てには当てはまりません。
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事 例
3 ボトル口部寸法測定
PETボトルの口部の寸法を高精度メガピクセ
ルカメラにて検出します。
従 来方法の問題点
ラインスピードが高速なため抜き取りで投影機にて計測して
いましたが、全数検査を行なっていないため、不良の流出ま
では防げませんでした。
CV-3000 なら
高精度な200万画素カメ ラをDSPにて高速に処理する
ことで、幾何演算を用いた寸法計測にて全数検査が可
能になり した。
ま また独自のエッジ検出アルゴリズムで、
投影機のよ うな人による測定誤差はなくなり、安定した
計測が可能になり した。
ま
事 例
4 飲 み口の欠け検出
樹脂や瓶容器の飲み口の割れを画像センサに
て検出します。
従 来方法の問題点
従来型の画像センサにて検出を行なっていましたが、外乱
欠け
光の影響などで欠けを ま
う く認識できず、誤動作が多発して
いました。
CV-3000 なら
コントラスト変換や照明補正フィルタなどの前処理と、独
自の傷検出アルゴリズムにより安定した傷検出が可能
になります。誤動作が減り、検査の歩留ま も大幅に向
り
上しました。また運転中にNG画像をホール して確認で
ド
き、ラインを止めることなく公差を調整できるため、生産
効率が向上しました。
事 例
5 カップの変形検出
カップの変形を画像センサにて検出します。
従 来方法の問題点
従来型の画像センサにて検出を行なっていましたが、X,Y
方向の幅しか計測できず、変形の状態によっては不良を見
のがしていました。
CV-3000 なら
独自の レン
ト ドエッジ幅機能によ 最大5000ポイ トの
り、 ン
外径を高速に全周測定できます。 ジ検出も独自のア
エッ
ルゴリズムにより安定した検出が可能になります。全周
の測定結果から判定できるため、誤判定が減り、不良品
の見のがしがな なり した。
くま
翻訳キーワード集
