外観検査AIの精度が出ない原因の多くは、AIモデルではなく照明・光学系の設計にあります。リング・ドーム・同軸・バックライトなど照明方式の特徴と選び方、レンズ選定のポイント、AI PCとのトリガー同期設計まで、外観検査システム構築の実務に即して整理し…

外観検査システムで使われる産業用カメラの接続規格（GigE Vision・USB3 Vision・Camera Link・CoaXPress）の特徴と選び方を整理。複数カメラ接続時のNIC帯域・IRQ設定・PCIeスロット設計など、AI PCとの接続設計で見落としがちなポイントも解説します。

外観検査システムにおいてAI PCが担う処理（前処理・AI推論・後処理）と、カメラI/F・推論レイテンシ・DIO・耐環境設計といった選定上の重要要素を、産業用PCメーカーの視点で整理します。

HailoのPython API（HailoRT）を利用した推論実装の基本構造を整理します。VDeviceによるデバイス抽象化、InferModelによる推論管理、NPUスケジューラの役割などを解説し、TAPPASとの使い分けやアプリケーション設計の考え方を紹介します。

HailoのTAPPASフレームワークとは何かを解説します。GStreamerパイプラインにおけるhailonet・hailofilter・hailooverlayの役割、メタデータ中心設計の思想、マルチストリーム処理の考え方、DeepStreamとの違いまで整理します。