この記事は、 「サプライチェーンにおけるイメージ品質の管理」という記事からの抜粋です。
合否判定基準を決定することは難しく、システム性能、部品コスト、製造歩留まりなど、複数の要素間のトレードオフを考慮する必要がある。
理想的には、カメラシステムの設計における研究開発段階で、必要な人間および／または機械視覚タスクを適切に実行できるレンズ、センサー、信号処理、およびカメラ本体コンポーネントが選択されます。
人間の視覚に関しては、ISO CPIQやVCX 規格に含まれるような、知覚的に関連する画像品質要素の集合を考慮することができます。
マシンビジョンにおいては、画像品質に関する要素を考慮する必要があります。システムが十分な品質を提供しない場合、コンピュータビジョンタスクは失敗します。従来の画像品質要素に加えて、 情報メトリクスを品質要素として考慮すると、シャープネスとノイズを単一の測定値にまとめることができます。
イメージングシステムを構成するコンポーネントを決定したら、サンプルカメラを複数製作してテストする必要があります。製造および組み立て工程におけるあなたとサプライヤーの精度に応じて、これらのサンプルは品質のばらつきが生じます。
製造業において、 ゴールデンサンプルとは完璧に製造された部品のことです。合否判定基準を設定するために単一のゴールデンサンプルを使用する場合、 センサーノイズやその他の要因によるばらつきが存在する状況下で、そのサンプルの最低品質を判断するために、そのサンプルを用いて複数回のテストを繰り返す必要があります。また、生産ラインのどの段階でテストを実施しているか、そして品質階段が品質低下にどのような影響を与えるかについても考慮する必要があります。
しかし、単一の「ゴールデンサンプル」だけを考慮すると、ゴールデンサンプルほどではないものの「十分な性能」を持つ他のカメラが不合格となる可能性があります。そこで、お客様のニーズをかろうじて満たすものの、これ以上品質が悪ければ不合格となるデバイスを表す「ブロンズサンプル」という用語を導入します。ブロンズサンプルは、お客様のアプリケーションのニーズに基づいて選択してください（上記参照）。次に、ブロンズサンプルが常に合格となるように、ブロンズサンプルが達成できる性能のすぐ下の合否判定基準を選択してください。
量産体制に移行する際には、生産歩留まりを考慮する必要があります。選択した合否判定基準によって生産歩留まりが低すぎる場合は、以下の点に注意してください。
品質向上を図るためには、部品の選定を見直す必要があるかもしれません（研究開発部門への再検討）。
仕入先に対する品質基準と、受入品質管理の工程における品質要件を引き上げる必要があるかもしれません。
カメラのサブアセンブリの最終組み立てに関しては、社内の製造公差を改善する必要があるかもしれません。
このプロセスを進める上でさらにサポートが必要な場合は、 Imatestのコンサルティングサービスをご利用いただくことで、カメラの品質についてより適切な判断を下すことができます。
ブロンズおよびゴールドサンプルテストを用いたコリメータMTF損失の理解も参照してください。
「サプライチェーンにおけるイメージ品質の管理」をお読みください。