【画像AI・外観検査】良品・不良品と不良の種類を分類し、熟練者の目視検査を支援します 当社では、製造ラインで撮影した製品画像をAIで分析し、良品・不良品の判定に加えて、不良の種類まで分類する技術を提供しています。 AIによる一次判定と人による確認を組み合わせ、熟練者に依存する目視検査の負担軽減と、判定品質の安定化を支援します。 当社技術とアプローチ お客様の製品、検査工程、保有している画像などに合わせて、AIモデルの検討からシステム化まで対応します。 目的に合わせた画像AIの使い分け 【目的に合わせた画像AIの選定】 異常品を見つけて除外することが目的の場合は「画像異常検知」、不良の種類まで判定して工程改善に活用したい場合は「画像分類」が適しています。 【製品に合わせた画像分類モデル】 製品や不良の特徴に応じて、距離学習など複数の手法を組み合わせ、特徴の似た不良も見分けやすい画像分類モデルを個別に設計します。国内外で発表されている研究や技術も調査・検証し、必要に応じて独自に実装します。 【現場条件に応じた精度改善】 撮影時の位置ずれ、照明、影、反射などによって判定が安定しない場合には、AIだけでなく画像処理技術も組み合わせます。不良画像が少ない場合には、少量データ向けの学習方法や画像加工・画像生成なども検討し、実際の画像を使って有効性を評価します。 【AIからシステム運用まで対応】 AIモデルの開発だけでなく、カメラや既存設備との連携、判定画面、検査履歴の保存など、実運用に必要なシステムも一貫して開発できます。導入後のモデル更新やシステム保守にも対応します。 詳しい技術や活用実績については、お気軽にお問い合わせください お問い合わせ 想定活用例 製造ラインでの良否・不良種別の分類 💡 想定される課題 製造ラインにおける目視検査では、次のような課題が想定されます。10 短時間で多くの製品を確認する必要があり、熟練者に負担が集中している 検査員によって良否判定にばらつきが生じている 不良の種類が多く、判定基準の共有や人材育成に時間がかかる 不良情報を製造工程の改善に十分活用できていない 🛠 技術的なアプローチ 製造ラインで撮影した製品画像をAIで分析し、良品・不良品の判定と、不良種別の分類を行います。 画像AIを活用した外観検査の流れ 【AIによる一次判定】 製品画像から良否と不良種別を分類し、検査員が確認する対象を絞り込みます。 【人による確認】 判断が難しい製品や重要な不良候補を検査員が確認できる仕組みを構築します。 【判定結果の活用】 不良の種類や発生傾向を記録・可視化し、製造工程の原因分析や改善に活用します。 ✨ 期待できる効果 この技術を活用することで、次のような効果が期待できます。 検査負担の軽減 AIが一次判定を行うことで、検査員が確認する対象を絞り込める 判定品質の安定化 検査基準をAIモデルに反映し、検査員による判断のばらつきや属人化の軽減を支援する 製造工程の改善 不良の種類や発生傾向を記録・可視化し、原因分析や製造ラインの改善に活用できる 画像AIの活用について、お気軽にご相談ください 「画像AIを使えるか分からない」「画像や判定基準がまだそろっていない」といった段階でもご相談いただけます。現場の課題や現在の検査方法を伺い、画像異常検知と画像分類のどちらが適しているか、AI以外の技術を組み合わせる必要があるかを含めて整理します。 画像AI・外観検査について問い合わせる ※本活用例は当社が保有する技術を組み合わせた想定活用例です。 特定企業への導入事例を示すものではありません。活用実績については、お問い合わせください。
