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Hitachi

日立産業制御ソリューションズ

CASE STUDYAI(Deep Learning)
応用画像検査支援システム

AI応用による画像検査支援システムで、
外観検査作業の自動化・品質均一化

施設例工場(製造ライン)

Before

目視検査作業負荷大、検査品質が作業者に依存

After

作業自動化による省人化や判定品質の均一化・安定化を支援

  • 良品もしくは良品/不良品の画像を学習することで高精度に品質判定
  • 作業自動化による省人化
  • 判定品質の均一化・安定化

課題と解決策

目視検査業務 評価観点が複合的で複雑な外観検査工程などにおいて、人の目視に依存した検査を行っているケースは依然として多い

  • 手作業で膨大な工数がかかる
  • 検査員により検査品質がバラつく
これまでの画像解析

[色分布][境界線傾き]など画像上の特徴量を人手で定義する

・定量化できない項目は解析不可
・特徴量のチューニングが大変
AI応用画像解析

正常/異常画像を大量に学習させることで特徴量を自動的に生成する

専門家の認識/判定を精度高く再現可能

運用イメージ最終製品の外観検査工程

導入の進め方

事前検証(1〜2ヵ月)
(ターゲット選定、効果試算、机上評価)

技術検証(2〜4ヵ月)
(サンプルによる評価)

代表ライン導入(3〜6ヵ月)
(実ラインでの効果検証)

他ライン展開(3〜6ヵ月)

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