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AI画像検査装置徹底解説!

AI画像検査装置とは?

AI画像検査装置とは、製品のキズ、へこみ、異物検査などの異常をAIで学習させて自動検知できるAIソフトウェアパッケージです。
製造現場や倉庫などで行われている目視検査ですが、その検査基準、品質は様々で熟練の検査員が支えている製造現場も少なくありません。そのような長年の経験と技術をAIに学習させて蓄積していくことで目視検査のレベルを継承していくことが可能です。

AI検査機は、疲労による検査精度の低下や判断ミスはおきません。設定や学習した不良や欠陥製品はほぼ認識ができることから検査漏れやミスによる不良品の出荷リスクを軽減することができます。
ただし、AIに不良画像を学習させる期間が必要であるため導入直後から完全な良否判断をできるということではない為検査精度をモニタリングしながら導入を進めていく必要があります。
AI画像検査装置の使用用途、選定ポイント、トラブル事例について解説します。


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  • AI画像検査装置種類、原理、使用用途について

    ・人為的なミスを削減する
    人による目視検査の場合、本来の検査項目以外の異常も発見し適切な対応を取れるといったメリットの反面、長時間の検査による疲労や検査ミス、経験値の差による検査レベルのバラツキが出てしまうデメリットもあります。AI画像検査装置では検査員によるバラツキを生じさせずに安定した検査を実施することが可能です。

    ・過検出、過剰排出を防止する
    既存の画像検査装置では良否判定に迷うような製品は安全を見て不良判定として排出させる場合が多いところ、AI画像検査装置では多数の良品画像、不良画像を蓄積していくことによって良否判定を自動判断していくことが可能になります。
    既存のルールでは不良排出していた製品をAIによる判断で良品化できることによって原材料ロスの低減、不良製品処理の工数低減に繋がります。既存の検査画像を活用しながら、初期投資を抑えてAI画像検査を導入することで検査精度を作り上げていくことが可能です。

    ・目視検査要員の省人化
     人手不足の中でも高い品質を維持するため、過排出、過剰排出の処理工数をAI画像検査装置によって省人化することが可能です。

  • AI画像検査装置価格について

    AI画像検査装置導入による参考価格は合計約500~1000万円です。
    AI画像検査装置はAIに継続して学習させていくことによって、検査アルゴリズム、検査精度のアップデートを行っていきます。
    上記価格と合わせて年間のライセンス費用や更新費用が発生していく場合もあります。
    他にもAIの月額利用契約(サブスクリプション)で提供している企業もあり、AIを活用したサービスも増えています。

  • AI画像検査装置選定ポイント、導入時の確認ポイントについて

    AI画像検査装置の導入までの流れを解説します。
    導入を着実に進めるために、画像検査の業務改善における達成目標を定めて、自動化の実現性、検査精度の向上、省人化などが見込めるか適性を見極めることが重要です。

    ①撮像環境を検討する
     AIに限らず、画像認識において、検査を行うカギとなるのが撮像環境です。
     検査対象製品に合わせて、異常画像を際立たせる照明選定や検査環境にあった構成を検討します。

    ②AI導入の検討
     複数ある異常検出方法から検査特性に合った手法を検討します。
     方法1:撮影画像上から欠陥、異常の位置を特定。抽出する方法
     使用例:ベルト式コンベア上を流れてくる製品の中にゴミなどの異常品が混ざっていないかの検査工程
         ケーキなどのトッピング工程で発生するトッピング物の位置ずれ異常や、トッピング物の有無検査工程
     方法2:AIに読み込ませ生成した正常画像との差分を異常として抽出する方法
     使用例:不良の発生頻度が少なく、不良品サンプルがなかなか集められない場合。過去発生したことのない異常を検出したい場合。

    ③検討方針の検証
     下記の項目を参考に、AI導入実現可能性と投資対効果があることを明らかにすることを目的に実証実験を行います。
     検証1:検証要件の整理
         検知対象製品の整理と要求レベルの設定、最終運用イメージの整理、評価指標の認識調整
     検証2:データのアセスメントを行う
         検証用素材の収集、検証データ環境の構築、検査・AI学習データの作成
     検証3:検査モデルで実証実験を行う
         検査モデルの評価方法の検討、学習モデルの作成・検証、検証項目の適合性判断、検証データの精度性能評価
     検証4:検証内容の共有
         検証実施内容のまとめ、課題の洗い出し

    ④運用システムの開発
     検討、検証結果を元に、検査精度・速度を調整して実際の現場環境で運用可能なシステムを構築していきます。

  • AI画像検査装置導入後のトラブル事例と事前対策ポイントについて

    トラブル事例
    AI画像検査装置を導入後、検査精度が安定せず誤排出が多発していたため画像検査をOFFで稼働していた。

    原因①
    画像検査装置を起動していない状態で稼働できる仕様にしていた。
    原因②
    設備オペレーターや現場設備担当者が画像検査装置の調整方法が分からないために画像検査OFFにしていた。

    対策①
    画像検査装置を起動していない状態で設備稼働できないようインターロック制御を入れておく。(OK信号を取り込むようにする)
    NG信号を基に設備停止やブザーでお知らせしている場合、NG信号が出ない状況(カメラのトラブルやカメラ立上げ忘れ等)でも設備は稼働し続けてしまう。
    対策②
    画像検査装置の調整マニュアルを整備し、教育を行う。画像検査をOFF状態で稼働させる場合検品作業者を置くなど代替措置をとるなどの対策を行う。

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  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

【FOOMA2024出展】反転機構不要!両面対応AI外観検査システム
「Y's-Eye(ワイズアイ)コンパクトW」

■「Y’s-EyeコンパクトW」とは Y’s-EyeコンパクトWは、AI画像検査+排除機構がセットになった、検査品質の安定化・省人化を支援するAI画像判定ソリューション「Y’s-Eye」シリーズの新製品です。表面の検査だけではなく、裏面も同時に検査したいというお客様のお声をベースに開発した裏面検査ユニットを搭載した新モデルです。昨年発売した「Y’s-Eyeコンパクト」の特長である、既存ラインのレイアウトを妨げない省スペース設計はそのままに新機能を追加しました。 ■「Y’s-EyeコンパクトW」の特長 特長1:お客様の声から誕生した待望の裏面検査ユニット 反転ユニットや裏面検査用に別の検査装置を準備しなくても、これ1台で表裏同時検査が可能な検査ユニットを搭載しました。 特長2:作業員1人分のスペースに置ける省スペース設計 高速にAI画像判定をするために必要な機材は筺体内に納め、食品工場内の狭いエリアでも置けるよう設計された省スペースな筐体です。 特⻑3:置きポン!ですぐに使えるパッケージ 照明の明るさ、ピントずれ、対象物の向きなど、正確な検査に欠かせない撮像部分にも配慮した設計ですので、そのままポンっと置くだけで検査を開始できます。 ■筐体スペック 添付の資料をご確認ください。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 経費削減
  • 人手不足解決
  • HACCP対策
  • SDGS対策
  • 品質向上
  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

作業現場での労災対策

事例概要 大手運送会社の倉庫では、運搬用ベルトコンベアの上に作業者が立ち入ってしまい、転落や巻き込まれ事故といった労働災害に悩まされていました。 そこで、人だけを検知するAIを監視カメラに搭載し、作業者がベルトコンベアに立ち入った際、音や光で注意喚起をすることによって、作業者の意識向上を図りました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、ベルトコンベアを利用している倉庫では、以下のような課題・お悩みを抱えています。 歩行事故の発生 仕分け作業に支障が出る 立ち入り禁止エリアを設定しているが、ルールが守られていない 作業上、禁止されている行為が常態化しているため、若年層を中心に労働力の定着率が悪化している   今回導入したシステム 特定エリアに立ち入った人の骨格のみを検知するAIを開発しました。 今回のケースでは、既設の監視カメラに上記のAIを搭載し、ベルトコンベア上に侵入した人のみを対象にアラームを出すシステムを構築しました。 これにより、作業者への注意喚起を図り、労災抑止を実現しました。   今後の展望 物流倉庫のみならず、工場や作業現場など危険区域での労働災害を抑止することができます 労働災害ゼロを目指すことによって、安心・安全な作業環境を整え、人材確保・離職率の低減を図ります

解決できる課題

  • データ一元管理
  • 物流オートメーション
  • 検査・検品
  • AI画像検査装置

AIを活用した外観検査

事例概要 大手製薬会社では、作業者の目視により外観検査を行っていました。 作業平準化・効率化のため、外観検査の自動化を試みましたが、市販の外観検査パッケージでは充分な精度が出ませんでした。そこで、汎用的なシステムでは対応が難しい外観検査の自動化を実現させるため、独自のAIシステムを開発しました。 これにより、検査工程の自動化・平準化を実現することができました。   お客様の課題・お悩み 今回のケースのように、作業者の目視による検査工程を採用している企業では、以下のような課題・お悩みを抱えています。 異物混入の見落としにより、市場トラブルが発生する 人が検査をしているため、判定基準の統一化が難しくバラつきが生じる 市販の外観検査パッケージでは充分な精度が出ない 検査工程にかかる人件費を削減したい   今回導入したシステム 以下の条件下で取得した画像データをAIに学習させ、監視カメラに搭載することで、外観検査を自動化しました。 光量の一定化 背景の環境 あらゆる角度からの撮影 監視カメラは、汎用的なモデルを使用しています。   今後の展望 検査工程における判定速度を上げ、ライン回転率の向上を図ります。 目視による判断が難解な検査工程においても、本システムを導入することで、検査工程の自動化・平準化を実現します。

解決できる課題

  • 利益率改善
  • 人手不足解決
  • 品質向上
  • コスト削減
  • 生産効率改善
  • データ一元管理

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