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【目からウロコ】AI外観検査を実績・事例で選ぼうとしている方必見

2022.11.21


外観検査の発注先を実績・事例で選ぼうとしている方必見

AIによる外観検査を取り扱っている企業には、これまでの実績をもとにした事例が豊富にあります。
外観検査を目視からAIによる自動化にしたいという課題を抱えている場合、解決のために、多くの方は「その企業がどんな事例・実績を持っているか」に注目します。
同じような製品の外観検査をやっている企業が見つかれば、その企業に依頼する方が一番近道だと思うからです。


しかし、それが本当に正しいベンダーの選び方なのでしょうか。
ベンダーを選ぶ際、重要なポイントは「なにが検知できるか」ではなく「どうやったら見えるか」を知っているベンダーかどうかです。



「なにが検査できるか」が語れるだけでは外観検査が失敗する理由


たとえば、加工後の小型部品の傷やバリの検査を行うとなった場合。すでにそういった事例があるベンダーを探しがちですが、ここで注意が必要なのは「どうやって対象を見ているか」、そのノウハウがあるかどうかです。
というのも、同じ対象製品の外観検査でも、AIに学習させる画像データは、製造元によって異なるからです。いくら実績があっても、「なにが検査できるか」を語るだけのベンダーでは、外観検査が失敗する理由はここにあります。
成功した外観検査と同じ画像、同じ画像量、同じ撮影環境、同じ運用環境が用意できるのであれば、外観検査は成功するでしょう。
しかし、そんなことはほぼ不可能です。製品によっては十分な量の画像データを用意できない場合もありますし、撮影環境も工場によって異なります。
そんな中で、同じような事例があるから、という理由だけでベンダーを選んでいいものでしょうか。
ポイントは「なにが検査できるか」ではなく「どうやったら見えるか」。
AIや画像処理など判断をつかさどる「脳」と、AIに学習させる画像を正しく撮影できるカメラや照明など「目」のノウハウを持つベンダーを選ぶことです。



ポイントは「なにが検査できるか」ではなく「どうやったら見えるか」


AIで外観検査を行う場合、自動でAIが判断できるよう、事前に良品・不良品の画像データをAIに学習させる必要があります。
このとき、重要なのは、良品・不良品が判定できる正しい画像データを、適切な量、用意できるか、です。
正しい画像データとは、カメラや照明環境をカスタマイズして、撮影した画像データのこと。
検査対象の大きさや素材、不良の種類や大きさだけでなく、撮影する環境によっても、撮影に適したカメラ・照明環境は異なります。
まったく同じ製品の外観検査を行う場合においても、撮影環境が違えば、撮影した画像はAIからするとまったく違うものに見えるのです。それでは検査精度は低く、誤判定につながります。
この環境で、この対象製品で、この不良を検査したい。そのときに重要なのは「なにが検査できるか」その経験や事例ではなく「どうやったら検査できるか」というノウハウがあるかどうかです。



そうはいっても事例・得意どころでベンダーを選びたい方

人の目で見て、検査している工程を、AIで自動化したい。そのために外観検査を得意とする企業を探している方。
失敗しないベンダーの選び方は「なにが検知できるか」ではなく「どうやったら見えるか」がポイントとなりますが、そうはいってもベンダーによって持っている事例や実績、得意どころから、ベンダーを選んだ方が近道だと思う方もいらっしゃいます。
そういった場合は、検査したい対象の大きさで選ぶことがポイントです。


検査したい対象の大きさの区分
 


・5cm未満の対象から、傷や汚れなど外観検査を行いたい
・5cm~20cmの対象から、傷や汚れなど外観検査を行いたい
・20cm~50cmの対象から、傷や汚れなど外観検査を行いたい
・50cm~1mの対象から、傷や汚れなど外観検査を行いたい
・1m以上の対象から、傷や汚れなど外観検査を行いたい


各ベンダーが持っている事例・実績と、類似対象の外観検査を行いたい場合。または類似ではないが外観検査ができないか相談しようと考えている場合。
わかりやすさの一つの指標として、検査したい対象の大きさをポイントに、相談先のベンダーを選ばれることをおすすめします。


これは大きな対象と小さな対象の外観検査で、必要なノウハウが異なる場合があるからです。
小さな対象の傷を検査できるカメラや照明環境は、大きな対象には適していない場合があります。
検査空間が広ければ、均一に光を当てることが困難になり、また外乱の影響も受けやすくなります。
また、小さな環境と大きな環境では対象を見つけるための光学系の工夫のバリエーションも異なります。


なお、Acuityでの外観検査では、約1cmの小型部品の外観検査をはじめ、1mを超える大型製品の外観検査の実績がございます。



導入メリットや活用例など AI外観検査の詳細を見る


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