理想のIoTサービスをいち早く実現する クラウドAI・IoTソリューション Microsoft Azure

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目視検査・物体検出の自動化

製造品の検品や検知を人による目視検査で行う場合、作業員による判定基準のばらつきは不可避であり、作業精度やスピードに差が生じることがあります。また昨今は人員不足の解消や長時間作業に伴う労働環境の改善も課題となっています。AIを活用した外観検査の自動化により、検査工程における精度とスピードを両立し、作業効率を大きく向上できます。加えて作業従事者の負荷軽減や省人化、および多品種への対応も容易になります。

AIと画像判定による自動化のメリット

人に近い判定をAIがモデル化

作業員毎に判定基準のばらつきがあり、検査/検知の品質や作業スピードに差が生じる。

判定基準を均一化
自動化により判定基準が均一化し、作業員による検査/検知の品質や作業効率のばらつきを解消します。

検品精度の向上
欠陥や傷、色ムラなど、これまで人間にしか判断できなかった曖昧な判定にまでAIの検査可能範囲が拡大してきています。神経を使う作業が軽減され、ヒューマンエラーの解消により検査精度が向上します。

省人化と労働負荷の軽減

人口減少や高齢化により作業員の確保が難しいだけでなく、労働環境への配慮も必要。また作業者への教育に、時間とコストが生じる。

労働負担の改善に貢献
自動化とそれに伴う省人化により、人員不足の問題を解消できます。また多品種生産に伴って都度発生する検査項目変更への対応など、労働負荷の軽減だけでなく、教育する側の負担軽減も可能です。

ユースケース

印刷、包装不良の外観検査

印刷の位置ずれや印字違い、ラベルの剥がれ、包装の不良などの検査工程に、作業人員の個人スキルに依存しない外観検査の自動化を導入することにより、品質のバラツキという問題を解決することができます。一方で微妙な色の変化や最終チェックなど、人員対応が適する場合もあります。そのような場合には、目視検査と自動検査の得意分野を組合わせて、検査工程全体で最適な体制を構築し業務効率を向上させることができます。

数量カウント検査

多数ある製品の数量検査を目視で行う場合、作業者への負担が大きく時間と労力を消費する上に、カウントミスが一定頻度で発生してしまいます。AI画像認識を使った自動検出の導入により、高速で正確な対象物の数量カウントが可能になります。同時に作業の標準化にもつながり、作業者を入れ替えても同水準の業務をこなせるようになります。また対象物の設定を変更することで、多品種にも対応できます。

実現までの流れ

AIによる目視検査・物体検出の自動化の実現までは、概ね下記のような流れですすみます。

STEP1

目的の確認

検査の目的、検査対象を整理します。

STEP2

条件定義

画像取得方法
(カメラの精度、設置位置など)
画像取得頻度
(定期取得、常時取得など)
AIに関する定義

STEP3

サービス選定

Azureのどの機能をどう使うか、システム構成の検討

STEP4

システム構築

パッケージソリューション

パッケージソリューションを利用すれば、AI画像判定のための高度な専門知識が不要なうえ、自社の環境に合わせた構築の支援が受けられます。
東京エレクトロンデバイスのAzureパートナーが提供する、目視検査・物体検出のためのパッケージソリューションをご紹介します。

食品製造業に最適!あいまいな画像の判定をAIがルール化し自動で判定

数値によって定義できない画像判定をAIがルール化し、リアルタイムに判定します。AIや画像処理の専門知識不要で、今まで難しかった”曖昧な”判断を必要とする目視検査工程を自動化できます。食品のように対象物の個体差の大きなものの検査や分類のほか、製品の向きに関係なく判別可能であるため、小さな物体の検知・識別などに最適です。

AI・統計的手法ソリューションを利用し、お客様の業務課題を解決

データは蓄積されているが分析方法が分からない、予知保全の実現方法が分からない、データを活用して付加価値をつけたい。そんなお客様に対してデータの収集から、加工、分析モデルの生成・評価、周辺システムへの組み込みまで、データ活用実現をワンストップでサポートするサービスです。製造、建設、流通・物流、医療・介護、農業など業界、業態を問わず、数多くの導入実績があります。

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