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背景ノイズ・影とは?課題と対策・製品を解説
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センシング・マシンビジョン技術における背景ノイズ・影とは?
各社の製品
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【用途】
・携帯電話・テレビ等電子機器の品質管理・開発
・放電加工機・高周波ウェルダー等産業機械のノイズ対策
・脳波計・筋電計等医療用生理検査機器の測定環境整備
・その他電磁波環境対策
【対象周波数およびシールド性能】
対象周波数 : 14kHz~20GHz
シールド性能 : 60dB~100dB
簡易暗室
『エクセルライト』は、LED本体に直接拡散処理をしているため、
LED本体から出る光が効率よく明るく拡散します。
可視光、赤外光、紫外光を効率よく拡散。またLEDの種類によっては、
1個のLEDで集中光と拡散光を同時に出す事ができます。
【特長】
■明るく見やすくて目に優しい光
■砲弾型やパワー型など全てのLEDをエクセルライトにできます
■ブルーライトを激減
■光の拡散効率が良いので省エネが可能
■貴社の構想や仕様で製作可能 など
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
光拡散LED『エクセルライト』
当社では、『BBA9106』を取扱っております。
バランとしてVHA9103Bを組合せ使用。
EMI放射雑音測定用アンテナとして標準的に使用されているアンテナです。
ドイツSchwarzbeck社製です。
【特長】
■ドイツSchwarzbeck社製
■バランとしてVHA9103Bを組合せ使用する
■EMI放射雑音測定用アンテナとして標準的に使用
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
バイコニカルアンテナ『BBA9106』
『焦電形赤外線センサ用フレネルレンズ』は当社の代表的な製品の
ひとつであり、防犯用の焦電形赤外線センサ用のフレネルレンズ、
ミラーにおいて国内外で高い評価をいただいています。
また、この技術は人感ライトスイッチ、玩具など民生分野にも
利用されています。
【特長】
■TO-5パッケージの焦電センサにジャストフィットするコンパクトサイズ
■面倒な焦点距離調整が不要
■各種カラー、耐外乱光材も選択可能
■当社独自の高精度フレネル加工、成型技術を採用
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
焦電形赤外線センサ用フレネルレンズ
『FLAT5』は、広角拡散レンズを採用し、少数のLEDで広範囲を均一照射できる
レンズ付きLEDモジュールです。
回路内での電流制限がなく、外部(制御側)から輝度調整の自由度が向上します。
放熱性に優れた基材を採用しており、安心の国内生産です。
埋め込み照明をはじめ、アミューズメント機器パネル照明や内照式看板の光源、
ショーケース照明に応用いただけます。
【特長】
■広角拡散レンズを採用
■少数のLEDで広範囲を均一照射
■安心の国内生産
■回路内での電流制限がない
■放熱性に優れた基材を採用
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
レンズ付きLEDモジュール『FLAT5』
『STARPAS(R)-PC2Sシリ-ズ』は、高透磁率素材(MEN(R)-PC2S)を用いた金属箔です。
箔化により磁性体内部の渦電流損失を抑制。
高い形状自由度を有し、曲げ、切断、打抜き加工が可能です。
また、耐久性、耐熱性に優れ、振動、衝撃にも強い特長を有しております。
各種センサ用磁気シールドや、非接触充電アンテナ用軟磁性材などの用途に
ご活用ください。
【特長】
■ISO11452-8の試験レベル1~4やMILSTD 461など、広く近傍磁界に対するイミュニティ試験に適用出来ます
■箔化により磁性体内部の渦電流損失を抑制
■高い形状自由度
■曲げ、切断、打抜き加工が可能
■耐久性、耐熱性に優れ、振動、衝撃にも強い
■kHz~MHz帯の磁気ノイズをシャットアウト
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、サンプルをご希望の方はお気軽にお問い合わせください。
低・中磁界ノイズを高感度にシ-ルド! STARPAS(R)
『WIPL-D Pro V16』は、任意の複合材質構造の3Dセルなど、無限周期構造の
解析に対応した高次基底関数モーメント法電磁界シミュレーターです。
GPUによる加速計算、Optimizer、Time Domain、マイクロ波回路、
2D ソルバーなどのアドオン機能を搭載しています。
主に、アンテナ設計・配置や、散乱、マイクロ波回路、導波管、EMCなど
様々な用途にご利用いただけます。
【特長 】
■周波数ドメイン(MoM法)での3次元電磁界解析
■金属/誘電体/磁性体材料に対応
■集中/分布定数を付加可能 など
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせください。
電磁界シミュレーター『WIPL-D Pro V16』
『ECCOSORB(R) AN』は、軽量で可撓性に富んだシート状の電波吸収体です。
反射を抑制したい目的物に簡単に接着したり、掛けたりすることが可能。
また、ハサミまたはナイ フで任意の形で裁断できますが、
電動ナイフを使用することで能率的に裁断可能です。
ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
【代表的用途】
■レーダアンテナナセル
■電波暗室
■アンテナやターゲット支持台
■アンテナパターン改良等
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
シート型電波吸収体『ECCOSORB(R) AN』
『WIPL-D Pro CAD』は、CADグラフィカルユーザーインターフェースを
搭載した新世代版“WIPL-D”です。
外部CADファイルを“WIPL-D”で解析可能なようにインポートするための
モジュールと“WIPL-D Pro”3次元電磁界ソルバーで構成。
この追加機能により当社の先端電磁界ソルバーは既存CADモデルを
再描画する必要が無くなり、より速くより正確な電磁界シミュレーションが
可能になりました。
【特長】
■DXF/DWGファイルのインポート機能を改善
■モデルチェック機能の機能改善
■ユーザー・インターフェースの改善(ツールバーとメニューがリボンに)
■パラメータ化されたProモデルをインポート可能
■他のオプション改善 など
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせください。
電磁界シミュレーター『WIPL-D Pro CAD』
『FLASH BOY LED』は、超高輝度LEDを活用し、拡散式と集光式の
組み合わせで「広範囲で遠方へ」の照射を実現するLED照明装置です。
太陽光に近い自然な白色光と、特殊なレンズでちらつきのない安定した
明るさで、様々なシーンで威力を発揮します。
【特長】
■超高輝度LEDを活用
■広範囲で遠方への照射を実現
■スイッチと同時にフルパワー
■太陽光に近い自然な白色光
■特殊なレンズでちらつきのない安定した 明るさ
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
LED照明装置『FLASH BOY LED』

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センシング・マシンビジョン技術における背景ノイズ・影
センシング・マシンビジョン技術における背景ノイズ・影とは?
メカトロニクス制御において、センシング技術やマシンビジョンは対象物の認識、位置特定、状態把握に不可欠です。しかし、実際の運用環境では、意図しない背景のノイズや対象物に生じる影が、これらの技術の精度を低下させる要因となります。本説明では、これらの課題とその解決策について解説します。
課題
背景のテクスチャによる誤認識
対象物と類似したテクスチャを持つ背景や、複雑な模様が、マシンビジョンシステムに誤った特徴として認識され、対象物の検出や識別を困難にします。
照明変動による影の発生と濃淡変化
光源の位置や強度の変化により、対象物に不均一な影が生じ、濃淡が大きく変動します。これにより、対象物の輪郭が不明瞭になったり、特徴量が変化したりして、認識精度が低下します。
環境光の干渉によるノイズ混入
外部からの予期せぬ光(太陽光、他の照明など)がセンシングデータに混入し、ノイズとして機能します。これにより、本来の対象物の情報が埋もれてしまい、正確な分析が妨げられます。
対象物と背景のコントラスト低下
影や背景の明るさによっては、対象物と背景のコントラストが著しく低下し、画像処理アルゴリズムが対象物を分離・抽出することが困難になります。
対策
高度な画像前処理技術の適用
ノイズ除去フィルター、コントラスト強調、エッジ検出などの画像処理アルゴリズムを適用し、背景ノイズや影の影響を軽減します。
構造化照明や偏光フィルターの活用
特定のパターン光を照射したり、光の偏光を制御したりすることで、影の影響を抑制し、対象物の形状や表面情報を強調します。
複数視点からのデータ統合
異なる角度や照明条件で撮影した複数の画像データを統合・解析することで、単一の画像では捉えきれない情報を補完し、ロバストな認識を実現します。
機械学習を用いたロバストな特徴抽出
ディープラーニングなどの機械学習モデルを用いて、背景ノイズや影に影響されにくい、対象物固有の特徴量を学習・抽出します。
対策に役立つ製品例
画像解析ソフトウェアパッケージ
多様な画像処理アルゴリズムや機械学習モデルを搭載し、ノイズ除去、影の補正、特徴抽出などを自動化・最適化することで、認識精度を向上させます。
特殊照明システム
均一な照明や、対象物の形状を際立たせるための構造化照明を提供し、影の発生を抑制し、安定した画像取得を可能にします。
高解像度・広視野角カメラ
詳細な画像情報を取得し、背景の微細なノイズや影による影響を軽減しつつ、広範囲の対象物を高精度に捉えることができます。
AIベースの認識エンジン
学習データに基づいて、背景ノイズや影の影響を排除した、対象物の正確な識別・位置特定をリアルタイムで行います。








