Solution

外観検査システムは、異物やバリ、傷等、これまで人が行っていた目視検査の自動化を実現します。省人化や作業時間の削減に寄与し、生産性を向上します。

外観検査

解決できる課題

SOLVE1製品の目視検査を自動化したい
SOLVE2少量多品種の対象を自動で検査したい
SOLVE3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なくしたい

導入メリット

検査や検品における業務の効率化と精度の維持・向上を実現

・検査コストの圧縮

検査を自動化することで人件費を削減。単なる画像処理技術では検知できなかった傷やほつれ等も精度高く検知できるため、検査ミスによる余計なコストやダブルチェック、トリプルチェックといったコストを大幅削減します。また検査・検品の解析結果を一元管理することもでき、不良品発生原因の特定もスピーディーに行うことが可能です。


・ヒューマンエラーの防止

目視検査によるヒューマンエラーの課題が自動化により解消。不良個所の検知精度は、バリ、傷、穴、ほつれ等パターンごとに蓄積した画像データを適切に処理し、機械学習とテストを繰り返すことで高まっていきます。外観検査システムは、従来の画像処理と異なり、機械学習の知見を持った専門スタッフが要件に合わせた最適な画像処理技術を有しているため、誤検出を低減することが可能です。


・検査対象品変更時の設定時間省略

外観検査システムは、初期導入時から精度の高い自動検査を行うために、多くの不良品データを収集し、機械学習を行います。これにより、一連の検査工程の中で対象品を変更する際も作業を一度停止して設定を変える等の操作は不要。各要件にあわせて運用しやすい形でのカスタマイズに対応しています。

活用事例

外観検査システムは、検査ライン上の検査対象の中から不良個所を検出します。ヒューマンエラーの防止や省人化に寄与し、様々な製造現場で活用されています。




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導入フロー

STEP1

ヒアリング

作業工程や現場の環境について詳細をお伺いします。検査・検品作業は主に小型カメラを使用して行うため、カメラの取り付け位置の有無、対象の大きさ等もお伺いし、要件を詰めていきます。

STEP2

提案・契約

ヒアリング内容を基に、導入に必要な機材やアクセサリ類をご提案し、配置や作業環境について詰めていきます。その後、ご提案内容を基にお見積内容をご提示。内容に合意いただいた上で、ご発注いただき、契約の成立となります。

STEP3

納品・トレーニング

納品時には機材の設置やシステムのインストールのためお伺いします。日々の運用が滞りなく実施できるよう、機材の使用方法についてのトレーニングも行います。また納品後のサポート体制は、サポート契約を結んでいただくことにより、オンラインサポートをご利用いただけます。

システム概要

外観検査システムは、異物や傷、バリ、穴やほつれといった製造工程における目視検査を自動化するシステムです。独自の機械学習方法によって良品と不良品を識別。生産ラインの省人化、DX化に寄与します。機械学習には要件によって最適な画像処理が必要となるため、カスタマイズから設計開発までを一貫して自社の開発チームが担当。高精度に難しいエラーの検知を実現します。



外観検査システム デモンストレーション動画



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社内の取り組み

運用のしやすさに寄り添ったシステム開発

「検査や検品における業務の効率化だけでなく、報告書の一元化まで、製造工程全体で限られたリソースの有効活用に寄与」

以前より、検査・検品工程の現場における労働者不足や作業工数の負担に対する解決策を考えていました。工場の検査ラインや施設メンテナンス等の現場で課題になっている高齢化による労働者不足。海外では人件費が高騰する等の課題もあり、その中で、弊社の技術を用いて人がやらなくてもよい業務のサポートはできないだろうか?と。

今まで人がやってきた業務をすべてシステムで代替えするのではなく、まずは人がやらなくてもよい業務をサポートする。簡易な作業を削減することで労働者不足を解消、検査業務報告書等の作成工数を削減し、検査・検品の解析結果の一元管理を行う。

そうした考えのもと生まれた「外観検査システム」は、現在、人が1点1点、目視でチェックしている検査・検品工程の現場に導入することで、検査や検品における業務の効率化、精度向上、報告書の一元化を実現、これにより検査ミスや製造工程における不良品発生原因の特定等も可能となると考えております。

また、簡易な作業の削減を実現する中で、熟練作業者の業務等の特性について学習を並行して行い、将来的には高度な作業の削減の実現も目的としております。
本システムの活用を通じ、検品・検査業務の効率化や精度向上を図ることで、製造現場全体での省人化や不良品のトレーサビリティー向上が期待でき、結果として限られたリソースの有効活用に寄与できると考えております。



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