導入事例Introduction Example
段ボール・タイヤなど大きな製品のAI外観検査で自動化・省人化
2022.12.15
- 10cm～1m以上の製品の検査を目視で行っている方
- 製品の目視検査を自動化したい方
- 人によってバラバラな検査基準をAIで統一し、ヒューマンエラーを防ぎたい方
時間がかかり、場所をとる大きな製品の目視検査。しかし、AI外観検査システムを導入すると瞬時に良否判定することが可能です。アキュイティーのAI外観検査は高い検出率で検査時間・検査ミスを低減できるほか、検査場が狭い場合や現在の検査スペースを削減したい場合においても有効な解決策となります。
AI外観検査システム導入前の課題・要望
段ボール・タイヤ・ホイールなど、1メートルを超える製品の目視検査は、製品自体が大きいため、検査場所を広く取る必要があり、さらに検査自体も検査員が目視で行うことから、作業時間が非常に長くかかる、といった課題がありました。
それらの課題の解決策が「AIによる外観検査での自動化・省人化」です。
AI外観検査システムの導入では、下記の２つの効果があります。
・画像データで瞬時に判定を行うため、検査作業時間の短縮・精度の向上が実現し、検査の品質を維持することが可能
・人が判断することで生じていたヒューマンエラーを抑えることができ、生産性も向上します
AI外観検査システムによる課題の解決方法
AI外観検査では、人が目視で行っている検査をAI（人工知能）に学習させて行います。
まず、対象製品の画像データからAIモデルを構築します。精度の高いモデルを構築するため、画像データの撮影にはカメラの画素数や解像度なども考慮し、さらに照明の明るさや対象製品からの距離などの撮像環境を検査画像と同じ条件にする必要があります。また大きな製品で撮影画像が一枚に収まらない場合は、部分的に撮影してからシステムで処理することもあります。
次に、それらの画像データを加工しAIに学習させ、AIモデルを構築します。そのAIモデルをもとに、AIが対象製品の検査を行い良否を判定します。AIモデルは学習と修正を繰り返し、実際に実用できるまでテストを行います。
実際の検査においては、対象製品をAIモデルと同じ条件下で撮影し、その画像データをもとにAIが検査を行います。運用後も判定基準の変更や実務に合わせ、再学習や調整を行うことが可能です。
AI外観検査システム導入後の効果
このようなAI外観検査システムを導入することで得られるメリットは大きく2つあります。
①高い検出率で検査時間・検査ミスを低減
②検査場が狭い場合でも大きな製品の検査が可能
それぞれ詳しく見ていきましょう。
導入後の効果①高い検出率で検査時間・検査ミスを低減
これまで製品検査における目視検査では、対象製品が大きければ大きいほど検査時間は大幅にかかってしまっていました。しかしAI外観検査では、たった1秒で判定が可能なため、検査時間の短縮につながります。さらにデジタルでの画像認識のため、人が行う検査と比べ精度が高く、肉眼では見えないような細かい不良の検出が可能となります。
導入後の効果②検査場が狭い場合も大きな製品の検査をAI自動化
AIによる外観検査の場合、重要なのは、検査対象と不良を正確にカメラに認識させることです。
そのため大きな製品では、カメラに全体を映すため、引きで撮る必要があります。しかし引きで撮影するには検査場のスペースがない場合や、現在広いスペースで検査を行っているが狭くしたいという場合には、撮影方法とその処理に工夫が必要です。
Acuityではそのようなスペースが無い場合でも、画像データを独自の手法で処理し、システム化することが可能です。それにより、スペースや検査コストの削減が可能となり生産性の向上につながります。
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