AIを使った外観検査とは?自動化による企業様のメリットを解説

これまで人の目でおこなってきた外観検査をAIを導入することで得られるメリットがたくさんあります。人為的なミスの削減だけでなく企業様にとって他にもたくさんの恩恵があり、自動かつ高速・高精度でおこなえますので興味がある方の参考になれば幸いです。

AIによる外観検査とは?

外観検査とは、工場での製造過程において一般的におこなわれる検査の1つです。

部品や製品に異物や汚れ、傷などがないか、接着の不良などがないかをチェックします。

不良品によるクレームや返品などは会社全体の信用に関わる問題のため、検査の精度を高めつつもコストを抑えたいのは製造業全般に共通する課題です。

通常の外観検査は人間の目視によっておこなわれますが、1つ1つ人間の目で確認していては膨大な時間とコストがかかってしまいますし、いくつかの問題が発生します。

1.確認する項目が多く時間がかかり過ぎてしまう

2.判断基準に個人差が出てしまう

3.経験や体調によって誤差が生じてしまう

4.見落としなどの人為的なミスが発生してしまう

5.人間の目では微妙な色合いや小さ過ぎるものは判別できない

6.万が一不良品がお客様の元に届いた場合、会社の信用に関わる

7.不良品のロスや回収に大きなコストがかかってしまう

また、業界によって必要な知識や検査項目が異なるため、対応できる人間には限りがあります。

これらの問題を解決できるのがAIによる外観検査です。

クリスタルメソッドのAIによる外観検査

弊社クリスタルメソッドは、R&Dに特化した研究開発企業としてAI業界で活躍して参りました。

近年は、2D画像・3D画像を扱うAIの研究・開発に力を入れており、画像データから一瞬で物体の種類や数量を判別したり、今まで一緒に判定しなかった色や時間の判定も可能になりました。カメラの精度の向上やAIのリサーチと研究を続けた結果、画像データを平面上だけでなく、3次元のオブジェクトとして捉えることが可能になったのです。

その結果、肉眼では判断が難しい微妙な色合いの違いや、目では見えない小さいものの割れや傷なども瞬時に判別することが可能になりました。

これにより、お客様の元に不良品が渡る事故やクレームを減らすだけでなく、外観検査に必要な人員のコストカット、不良品が発生するロスも抑えることができるようになったのです。

製造過程において、製造段階だけでなく、完成した製品の最終確認にもAIの外観検査は対応できるため、業界問わずクリスタルメソッドのAI外観検査は、品質の維持とコスト削減の面から非常に優秀であると言えます。

クリスタルメソッドの外観検査AIを導入することで得られるメリットとは?

○人件費の削減

AIを導入することで外観検査に割いていた人件費の削減が可能になります。

具体的には、正しい画像や3DデータをAIに読み取らせ、製品と照合します。

高画質カメラと高性能AIが速やかに判別していきます。

この際に、一定の基準で、人間の目には判別できない細部までも判別できるため、目視よりも高度で迅速な外観検査が可能になります。

○時間の削減

人間の目で目視をおこなう以上、どうしても時間がかかってしまいます。

検査項目が多かったり、細かい作業が続いたり、疲労や集中力の低下によってさらに時間がかかるかもしれません。

また、検査ができる人材の育成にも時間がかかるため、重要な工程である検査の時間短縮は難しいといえるでしょう。

これらの問題もAIの外観検査を導入することによって削減することができます。

○ロスの削減

制作段階での外観検査をおこなうことで、事前にズレや寸法のミスがないかを確認することができます。

完成後にミスや不良が発覚した場合、それらは全て廃棄しなければなりません。

作業工程の中で何度も確認することでミスを防ぐことができますが、目視では限界があります。しかし、AIならば可能です。

また、万が一にも出荷・発送してしまった場合には、それらを回収するコストや補填費用などが発生します。

最悪のケースだと、購入者が不良品に気付き、多大なるご迷惑をおかけするだけでなく企業としての信用やブランディングの低下を招く恐れがあるため、外観検査は非常に重要な項目になります。

外観検査の作業工程の中で作業員が何度も確認することでミスを防ぐことができますが、人間の目視では限界があるほか、コストや時間が必要となります。

○安心の導入コンサルティング

初めてAIを導入される企業様におきましては、AI導入コンサルティングを実施しております。

企業様のニーズに合わせて必要なAIの見極めからスタートアップ、ご不明点が発生した際のサポートまで幅広く対応しておりますので、安心してAIを導入していただけます。

日夜AIの研究開発をおこなっており、蓄積された開発手法と各種学会・研究機関との連携により、企業様の業務をサポートする最先端のAI技術を提供いたします。

↑弊社が提供を行う一連の流れ

クリスタルメソッドの外観検査AI導入例

実際に弊社が行った外観検査の事例について紹介いたします。

・誤欠品検査

弊社での誤欠品検査では写真などの2Dと3Dの間について垣根を取り払いながら外観検査を行っております。具体的には複雑に組み合わさった物の検査を行うのに3Dデータと2Dデータの双方を組み合わせて検証をしています。

・写真データを用いた外観検査

画像認識AIによって特徴を抽出し、自動車のシートの糸のほつれなどを異常を判定します。

・3Dデータを用いた外観検査

異素材が組み合わされた製品や大型の製品には3DMeshを用いて対象製品を各パーツ毎に分解し、それぞれのパーツで異常検知を可能とします。

・ロボットアームと2D,3Dを組み合わせた外観検査

ロボットアームによって画像撮影角度の自由が増し、様々な角度から撮影することで高精度な3Dスキャンを行います。これによって従来、精度低下の原因となっていた光の反射や影を検知することが可能となり、深層学習によって、正確にキズやシワを検知することが可能です。

弊社のAIで可能な外観検査の例

これまで弊社のAIは、鋳物検査、半導体検査、自動車部品の検査などに携わってきました。

・鋳物検査

鋳物とは金属を高温で溶かして型に流し込み、冷やして固めることで製造されるものを指します。鋳物検査では、2D画像、3Dデータを元に0.5mm程度の細かいキズなど人の目でも検知が難しい小さな異常を検知することが可能です。

・半導体検査

半導体のような検査する項目が多くなってしまう精密機械でも、弊社AIで対応することができます。

・自動車部品の検査

自動車製造にはさまざまな工程がありますが、自動車部品のしみ、しわ、傷、糸ほつれ、パーツの付け忘れの検査を行いました。弊社のAIでは高い精度でこのような異常を検知することに成功しています。

その他にも・・・

○食品工場

・弁当に間違って他のおかずが入っている

・製造の過程で機械破片が混入してしまっている

○飲料工場

・ボトルに気泡が入ってしまっている

○衣料品工場

・服などの縫合がうまくいかず、ほつれてしまっている箇所がある

・プリントに失敗し、汚れのようになってしまっている

○化粧品工場

・容器にヒビが入ってしまっている

・容器にバリがある(バリとは、主にプラスチック容器の形成過程で発生する不良です)

○製薬工場

・包装後、抜けてしまっている錠剤がある

○建材工場

・建材(コンクリート、ガラス、木材など)に傷や汚れが付着してしまっている

このように業界や種類を問わず、弊社AIの外観検査は幅広く対応・活躍しています。

クリスタルメソッドの外観検査AIでコストカットや時間短縮が可能になります。

外観検査という製造では必須項目において、これまで多くのコストがかかっていました。

決してミスの許されない工程ですが、うまくAIを活用することで品質を維持したままコスト削減・人件費の削減が可能となりました。

この記事を読んでいる方で、外観検査をスムーズにおこないたい、効率よくコスト削減をしたいと考えていらっしゃる方がいましたら、お力になれるかもしれませんのでぜひご連絡ください。

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