engiAI 検査
樹脂部品の検査：カメラ + レーザー + AI（YOLO）
各構成要素がそれぞれの役割を果たす、実務で使える産業向け構成です。
レーザー + カメラ — 形状の測定
レーザー三角測量：レーザーが部品に線（プロファイル）を投影し、カメラが既知の角度から撮影します。反射した線の曲がりから、システムが各点の高さと形状を求めます。部品がレーザー線の下を通過するあいだに、完全な 3D プロファイルができ上がります。これは計測です——寸法、反り、ヒケの管理。
カメラ + YOLO — 欠陥の検出
YOLO（You Only Look Once）は 2 次元画像で物体を検出するニューラルネットです。傷、割れ、異物、充填不足、バリ、汚れといった外観欠陥を認識し、実時間で枠を付けるよう学習させます。これは分類と検出であって、測定ではありません。
透明・光沢部品での光学の難しさ
三角測量は表面での光の反射に立脚します。透明・光沢・非常に暗い樹脂では光の一部が材料内部に入って屈折し、データに偽の反射とノイズが現れます。こうした面には下準備が要ります——つや消しスプレー、専用の照明、あるいは別の撮影角度。
屈折を意図して扱う必要がある透明部品（レンズ、光学部品、透明筐体）には、別の手法を用います——デフレクトメトリーとシュリーレン撮影です。
その間もニューラルネットは、光の性質にかかわらずカメラが渡す画像を扱います。画素の中に欠陥の模様を探すのであって、反射や屈折の物理を解析するのではありません。
ラインでの組み方
部品がコンベヤーを流れます。レーザープロファイラーが3D 形状を取得し、寸法を基準と照合します。並行して、照明の異なる産業用カメラ（正面・側面・背面）が表面を撮影し、検出モデルが実時間で外観欠陥を見つけます。二系統の結果は統合され、形状と外観の両方が問題ないときにだけ部品は合格します。不良品は自動でラインから外されます。
