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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