クライアントの背景
クライアントは、グローバルなテクノロジーおよび半導体製造のリーディングカンパニーです。Industry 4.0の最前線で事業を展開し、広範な高度自動化された製造施設と先進的なパッケージングラインを運営しています。最先端のロジック回路やセンサーアレイを製造するため、複雑な機械設備を活用し、絶対的な精度が求められる環境で操業しています。
課題
ゼロディフェクト製造を維持するためには、高密度な生産ラインの奥深くや高速ロボットアーム上に直接、自動化された外観検査を導入する必要がありました。これにより、物理的・熱的・セキュリティ上の深刻なボトルネックが生じていました。
スペースの制約： 従来のカメラは屈折ガラスレンズに依存しており、最低限の焦点距離が必要で、物理的なかさばりも大きくなります。これらのカメラは、クライアントの製造装置の狭い隙間に物理的に収まりませんでした。
小型化のパラドックス： 小型の従来カメラを使用する試みでは、集光能力の低い小さなセンサーに加え、狭い筐体内に詰め込まれたフォーカスアクチュエータとそれに関連する制御回路による過熱の問題が発生しました。高速な工業環境において、これらの小型カメラは自動欠陥検出に必要な高忠実度画像を確実に取得することができませんでした。
セキュリティ上の懸念： 標準的なカメラは、容易に解読可能なプレーンテキストの映像フィードをキャプチャします。機密性の高い半導体施設では、これらのカメラがネットワーク侵害を受けた場合、独自の組立技術や知的財産が漏洩するリスクがありました。
Yodo Labs のソリューション
これらの物理的・熱的・セキュリティ上の制約に対処するため、クライアントは Yodo Labs と提携しました。私たちは、カスタムのエンタープライズグレードのマシンビジョンアーキテクチャであるレンズレスカメラを提供しました。
Yodo Labs の創業者 潘秀曦博士の学術研究および発明に基づき、このソリューションは従来のガラスレンズを完全に排除しています。複数要素からなるレンズアセンブリを単一の超薄型光学マスクと学習済みAI再構成エンジンに置き換えることで、Yodo Labs はコンパクトでプライバシーを強化する、過酷な工業環境向けにカスタマイズされたソフトウェア定義カメラを提供しました。[1]
仕組み
レンズレスカメラは、Yodo Labs のアルゴリズムとクライアントの製造能力を統合する、ハードウェアとソフトウェアの緊密な協調設計プロセスによって開発されました。
モノリシックなハードウェア統合： 工場の振動でアライメントが崩れないようにするため、Yodo Labs はクライアントと協力して光学系のモノリシック統合を行いました。カスタム光学マスクと CMOS イメージセンサーは、厚さ1ミリメートル未満の一体型ソリッドステートモジュールとして製造されました。光学パスは完全にパッシブであり、フォーカスアクチュエータや関連する制御回路がないため、クライアントが以前使用していた小型カメラで問題となっていた過熱の問題を解消しました。また、マスクは小型のアパーチャを通して集光するのではなく、センサー全面にわたって光を変調するため、この小型フォームファクターでも十分な信号レベルを維持できます。
マスクベースの光学エンコーディング： マスクは、光を一点に集束させるのではなく、入射光を変調し、複雑な擬似ランダムの影パターン（点像分布関数、PSF）をセンサー全面にわたって投影します。人間の目には、キャプチャされた生データは判読不能なノイズのように見えます。この視覚的な難読化によりプライバシーの層が追加されます。ただし、デコードモデルやシステムパラメータが漏洩した場合は再構成が可能であるため、暗号学的なセキュリティ保証として扱うべきではありません。
Vision Transformer (ViT) によるデコード： 既存の CNN ベースの再構成アプローチは、タスクに関連する特徴が局所化されずセンサー全面にグローバルに分散するレンズレスデータに対して、限定的な有効性しか示しませんでした。Yodo Labs は、Multi-Head Self-Attention メカニズムを活用した Vision Transformer アルゴリズムを採用し、エンコードされたパターン全体を同時に評価することで、オペレーターのレビューや検査ワークフローにおいて視覚的な確認が必要な場合に適した高品質な画像再構成を実現しました。[1]
再構成不要のセンシング： 人間が読み取れる画像が不要なタスクでは、再構成ステップを完全にバイパスし、生のエンコードパターンから直接物体認識や欠陥分類を実行することで、より低いレイテンシーを実現できます。クライアントの導入環境では、両方のモードが利用可能です。リアルタイムの自動検査パイプラインにはエンコードデータに対する直接分類を使用し、レビューや監査には認可されたオペレーターのワークステーション上でローカルにオンデマンド再構成を実行します。デフォルトでは、エンコードされたデータのみが生産ネットワーク上を流れます。
成果
レンズレスカメラは、クライアントの自動品質管理に対して具体的な改善をもたらしました。
- フォームファクター： サブミリメートルのイメージングモジュールを、従来のカメラが物理的に設置できなかった検査ポイントに導入し、以前は手動でしか対応できなかったステーションにも自動検査の範囲を拡大しました。
- 熱安定性： パッシブ光学系により、過去の小型カメラ試験で障害となっていた過熱の問題を解消し、サーマルスロットリングなしでの連続稼働を実現しました。
- 視覚的プライバシー： センサーの生データは人間が解読できないため、機密性の高い生産エリアにおけるネットワーク接続カメラからの情報漏洩リスクを低減しました。
- 検査スループット： 生産ライン上でのリアルタイム欠陥検出を実現し、自動検査には直接分類を、必要に応じて再構成画像によるレビューを提供しています。
Yodo Labs は、要件定義とハードウェア・ソフトウェアの協調設計から、PoC および MVP の開発、工場への統合、そして継続的な運用サポートまで、このプロジェクトをエンドツーエンドで遂行しました。
References
- Pan, X. et al., Lensless Imaging Transformer. github.com/BobPXX/Lensless_Imaging_Transformer