段ボールに入っているガラスビンの員数確認

ご依頼内容

「段ボールに梱包されているガラスビンの員数確認（個数カウント）が可能かを検証してほしい」とご相談いただきました。
現場では、段ボール内に指定本数のビンが入っていることを瞬時に確認したい一方で、瓶の種類（色・口径・高さ）や撮影環境（明るさ・影・反射）が複数存在するため、画像処理で安定して数えられるかが課題でした。

検証では、以下を前提条件として確認しました。

• 撮影方法：段ボールの真上から撮影
• カメラ：1000万画素（比較として2000万画素も検証）
• レンズ：8mm
• 照明：基本は室内光（追加で照明を当てた条件も評価）
• 設置距離：段ボール全体が画角に収まる距離を確保
• 想定最大サイズ：今回のビン用段ボールを最大サイズとして仮定（他種瓶への展開可能性も確認）

対応と結果

実施した処理（カウント方法）

• 円を検出するアルゴリズムを用いて、段ボール内の**瓶口（円形部分）**を特定
• 検出した瓶口を黄緑の円で描画して可視化
• 「瓶が抜けている箇所」は赤い丸で位置を特定
• 右上にカウント数を表示し、目視と照合して精度を確認

追加検証（最小〜最大サイズの瓶）

• 検査対象として想定される最小サイズと最大サイズの瓶でカウント可否を確認
• 結果：どちらもカウント可能と判断
• ただし、部屋の蛍光灯のみ（室内光のみ）では、段ボール端部の瓶が暗くなり、端の瓶が検出できないケースを確認
• 端部に照明を当てると検出でき、2000万画素のカメラでも同様に照明を当てれば検出可能
• 安定稼働を狙う場合は「全体が均一に明るくなる」ように照明設置が有効

※補足：瓶が「列ごと」抜けてしまう場合、列自体の手がかりが減るため、その列で抜け箇所判定ができなくなるケースがあり、欠品検出のロジック設計上の注意点として整理しました。

送付いただいたサンプル条件では瓶の数のカウントは可能と判断しました。加えて、種類が増えても基本方針は同じで、瓶の色・大きさ・口径差に応じて設定値を調整することで他種の瓶でもカウント可能と見込まれます（必要に応じて照明追加も検討）。

推奨構成（1000万画素 vs 2000万画素）の提案

• 1000万画素：段ボールの見切れ（画角余裕）を確保するために、カメラ高さが必要になりやすい一方、検出自体は可能
• 2000万画素：必要な画角を確保しつつカメラ高さを抑えられるため、装置をコンパクトにしやすい
  • カメラ・レンズ費は上がりやすいものの、装置が小さくなることで照明距離も近くなり、結果として検出安定化にもつながるため、総合的には2000万画素構成を推奨しました

このように、段ボールに入ったビンの員数確認は、画像処理（瓶口検出）を用いることで実現可能です。運用時は、瓶種ごとの設定値調整と、端部まで均一に照らす照明設計がポイントになります。