AOIとは何ですか？AOIの利点と欠点は何ですか？
AOIとは何ですか？
AOIの利点と欠点は何ですか？
AOI（Automated Optical Inspection、自動光学検査）は、機械視覚を用いた認識技術であり、人手による光学検査の欠点を改善または補うために使用されます。現在では、さまざまな産業で応用されています。AOIの主な機能は、欠陥検出、寸法測定、位置合わせです。高技術産業、半導体、製薬、食品など、多くの分野で重要な役割を果たしています。現在、AOIが最も多く使用されている産業は、PCB（プリント基板）とディスプレイパネル産業で、それぞれの占有率は約64%と15%です。
AOI基本構造
主な6つの構成要素:
1. カメラ、2.レンズ、3.機構、4.PLC、5.光源、6.工業用コンピュータ
AOIシステムは機械視覚を中心に、光学、電気制御、機構および検査ソフトウェアを組み合わせて検査作業を行います。光源の配置によって画像の特徴を強調し、コンピュータの画像処理技術を用いて位置決めと検査を行います。これにより、生産ラインの製品や半製品の欠陥、汚染物質、およびその他の異常を迅速にスクリーニングします。
1. カメラ、2.レンズ、3.機構、4.PLC、5.光源、6.工業用コンピュータ
AOIシステムは機械視覚を中心に、光学、電気制御、機構および検査ソフトウェアを組み合わせて検査作業を行います。光源の配置によって画像の特徴を強調し、コンピュータの画像処理技術を用いて位置決めと検査を行います。これにより、生産ラインの製品や半製品の欠陥、汚染物質、およびその他の異常を迅速にスクリーニングします。
AOIの応用
AOIは製造業で広く応用されています。製品の変形、破損、欠品、汚れや傷などの欠陥を検査するだけでなく、コード読み取り、位置決め、精密測定、印刷検査も行うことができます。そのため、半導体、プリント基板（PCB）、ディスプレイパネル、電子機器、繊維、食品加工、自動車などの産業で使用されています。特にPCBとディスプレイパネル産業での使用が盛んです。
どの部品の欠陥も製品の機能に影響を与える可能性があるため、製造業では良品率の向上がますます求められています。従来の生産ラインでは、多くの人手を必要とする製品の欠陥検査方式に依存していましたが、製品の全数検査と生産効率の要求を満たすことができなくなっています。そのため、自動光学検査（Automated Optical Inspection, AOI）システムの導入が、工業製造プロセスにおける欠陥検出の主流となっています。
AOIの規格
速度
例えば、一分間に何個の検査ができるか、または何メートルを検査できるか。
精度
検出が必要なサイズ単位、例えば5µmや0.005mmなど。
視野
FOV(Field of View)即為相機的可視範圍。
AOIの利点
1. 人手による目視検査の代替
人手による検査や人手と光学機器を組み合わせた検査に比べて、AOIは肉眼よりも精密であり、欠陥判定の基準もより一貫しています。
2.検査速度の向上
高解像度カメラを搭載したAOIシステムは、人間の目では識別しにくい細部を検査できます。同時に、毎分数千個のスクリーニング能力により、従来の人手による目視検査の効率の悪さを改善します。
AOIの欠点
AOIシステムは多くの製造業の生産ラインで広く使用されていますが、高度にカスタマイズされた特性が導入の難しさと制約をもたらしています。複雑な製品欠陥、画像背景、光の変化に対して、AOIシステムの使用は相対的に制限されています。
1.定義された欠陥のみを検出可能
AOIはRule-basedの判断メカニズムを採用しており、プログラム言語を使用して検査ロジック（ルール）を記述し、定義されたパラメータを基準にサンプルの欠陥を検出します。例えば、検査ロジックが欠陥を円形と定義した場合、円形以外の欠陥はAOIシステムでは検出できず、漏れ検出（Leakage）問題が発生します。卵殻の孔の形状が異なる場合や、プラスチック成形品の離型剤の油汚れ、金属プレス部品の傷など、ランダムに発生する欠陥タイプはAOIシステムの弱点です。
2.検査環境および設備の要求が高い
AOIは光源、カメラ、レンズの三者の密接な連携に大きく依存しています。光源については、対比を強化して物体の特徴を際立たせるために、被検査物の素材、色、形に応じて光の強度と特性を設計し、適切な画像を取得して誤検出のリスクを減らす必要があります。カメラの選択では、検査の要件に応じて感光素子、解像度、フレームレートなどを決定し、適切なレンズを組み合わせる必要があります。これは「一つの要素が全体に影響を及ぼす」ことを意味します。
3.過剰検出率（Overkill Rate）の高さ
AOIの光学検査は従来のアルゴリズムを通じて行われますが、システムのパラメータ設定が相対的に厳しく、システムが過敏になりやすいため、光や影などの外的条件の影響を受けやすく、過剰検出（Overkill）現象が発生します。そのため、二次検査のために人手と時間のコストが必要となります。
4.設置時間の長さと必要なサンプル数の多さ
AIソフトウェアの少ないサンプル数や迅速な学習に比べて、AOIは必要なサンプル数および調整設定時間が非常に長いです。機械の調整や部品の交換などの場合、エンジニアが経験に基づいて機械のパラメータ設定や位置合わせを再び行う必要があり、さらにソフトウェアとハードウェアの調整プロセスが比較的複雑であるため、修理時間が短ければ数日、長ければ数ヶ月かかります。これは、スマート製造の生産ラインの柔軟なニーズに対応することが難しく、注文に迅速に対応し、生産ラインの内容や製品仕様を迅速に調整する必要がある業界にとっては非常に不利です。
AOIの発展動向
AOI（自動光学検査）は長年にわたって使用されていますが、その限界や欠陥があるため、生産ラインの生産モデルが「大量生産」から「少量多品種生産」に移行する中で、AOIとAIの融合が工業4.0の大きなトレンドとなっています。現在、多くのシステムインテグレーターがAOIとAIを組み合わせることで、AOIの不足を補い、顧客の生産ラインの完全性を向上させています。
