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AI・人工知能サービス

2019/9/12

製造業に必須!検査・検品作業で活用広がる画像認識技術×AI


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ディープラーニングやマシンラーニングを活用したAIによる画像認識技術は、製造業のものづくりの現場をも変えようとしています。中でも、製造業の品質保持の要である検査・検品作業で活躍する画像認識技術やAIの活用事例についてまとめました。

 

■製造業に必須!マシーンラーニングを活用した画像認識AIで製品の外観検査を自動化

日立ソリューションズは2018年10月、製造業向けにマシーンラーニングによる画像認識技術で製品の外観検査を自動化するSIサービスを発表しました。

同サービスによって、製造業企業は作業者のスキルに依存することなく外観検査や画像処理業務が行えるようになり、作業員不足やスキルのばらつきといった課題を解決することができます。

製造工程の検品・検査作業では以下のような利用方法が考えられます。

 

・精密機器部品の外観検査

部品のキズや汚れ、形状不良などを判別し、高精度の外観検査を行う。マシーンラーニングで異常パターンごとに最適な分析方法を採用。製造作業員のスキルに依存せずとも検査・検品工程の品質均一化や作業効率向上を目指す。

 

・保守点検業務の効率化

稼働中の製造機器が正常に動作しているか、各種ライトの点灯状態やスイッチのオンオフ状態などを判定する。機器の作動状況の判別が自動化される。

 

・品番チェックの自動化

コンテナや荷物に記された文字やマーク、品番の画像と製造出荷データと照会し、検品作業・照合作業の工数を低減する。検品作業のチェック漏れも防止できる。

 

このほか、製造業の現場では、「工事現場や製造現場で働く人の行動を監視カメラで監視し、装備の不備や危険行動をモニタリングする」といった使い方や、「小売業の現場では、過去の商品陳列画像と店舗の売り上げデータを照合し、最適な商品陳列方法を提案する」といった使い方も想定されるでしょう。

(参照:IT Leaders 日立ソリューションズ、画像認識で外観検査を自動化するSIサービス)

 

■キユーピーの製造ラインに「1日100万個以上のポテトをさばく検査ロボット」

キユーピーの製造ラインに「1日100万個以上のポテトをさばく検査ロボット」|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

また、食品メーカー大手キユーピーの「1日100万個以上のポテトをさばく検査ロボット」も話題を集めています。

同社では、離乳食の材料として1日100万個以上のダイス型(角切り)ポテトを使用しています。ただ、中には茶色く変色したポテトが混じっていることもあります。変色しているだけで食べても人体には問題のない品質のものですが、離乳食という商品の性質上、少しでも購入者の不安を取り除かなくてはなりません。また、その他にもポテトの品質は必ずしも均一ではなく、また品種も数多くあるため、原料の検査作業はなかなか機械化できない分野でした。これまでは、目視による検査員への負担も大きかったといいます。

そこで同社では、マシーンラーニングを活用したAIによる検査プログラムを製造工程に導入。当初は「不良品を見つけ出す」というフローで取り組んだところうまくいかなかったため、発想を逆転させて、マシンに良品のダイズポテトの画像を学習させて「良品を見つけ出す」というフローに変更したところ、不良品の選別に成功したのです。

人間による目視では疲労の蓄積によって検査効率が下がっていきますが、機械ならそういったことはありません。実質的に検査速度を2倍に向上させることが可能だといい、同社では今後、離乳食の製造ラインだけでなく、ポテトサラダの製造工程にも同様のマシンを導入する計画です。

(参照:ニュースイッチ キユーピーがAI画像認識でポテト選別)

 

■製造工程の検査・検品作業はAIの精度向上で導入進む

人間による検査・検品作業では、検査項目になくても目に見えて明らかな不良品であれば不良という判断が下せます。しかし、今の段階でのAIによる検査・検品作業ではそこまでの柔軟さがないのが実情です。そのため、検査効率を向上するには、キユーピーの例のように発想の転換が必要になります。

しかし、ディープラーニングやマシンラーニングが進展するにつれてそうした課題は次第に解消され、製造工程の検査・検品作業へのAI導入も進むことでしょう。

 

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