最終更新日:2023-06-28
製造ラインでの外観検査（目視検査）を、AIを使って自動化したいと考えている方へ。AI外観検査サービスの仕組みや導入メリット、そして、おすすめのサービスについて解説します。
外観検査サービスとは、品質の維持・保証のために部品や製品に傷や汚れ、異物混入などの欠陥がないか、外観をチェックするサービスです。そして、従来、目視で行われていた外観検査をAIで自動化・省人化するのが、AI外観検査サービスです。
部品や製品をカメラで撮影した画像をAIで解析し、傷や異物の混入などがないかを確認。目視での検査よりもスピーディーかつ正確に行えるのが強みです。人間と違って集中力が切れたり、習熟度に左右されたりすることがないため、「検査品質が安定する」「検査要員の人件費を抑えられる」といったメリットがあります。
AI外観検査サービスをお探しの方は、こちらからサービス紹介資料をダウンロードいただけます。
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、
資料をダウンロードしてください。
AIを使った外観検査がどのように行われるのか、大まかな流れをご紹介します。
製品が正常な状態の画像と異常がある画像とを用意します。これらの画像をAIに学習させることで、画像から異常を検知できるように。学習用画像を生成できるサービスもあります。
正常/異常な製品の画像を読み込むことでAIが学習し、高精度な異常検査が可能に。
製品や部品を撮影するためのカメラを設置。異常を検知しやすいよう、設置位置や明るさなどの環境を整える必要があります。カメラ設置からサポートが受けられるサービスもあります。
異常を検知した際にラインを止めたり、不良品を排出したりできるよう、工場の設備を制御するPLC（Programmable Logic Controller）と連携させます。
学習したAIを使って製造品を画像判定し、異常を検知します。
運用開始後も精度が安定するまでは、実践を通じて蓄積したデータを学習したり、判定結果を見直したりすることで、異常検知の精度が向上していきます。
AI外観検査サービスを導入することで得られる、4つのメリットについて解説します。
これまで検査要員を確保して目視で行っていた検査作業を、AI外観検査サービスで代替できるようになります。完全に自動化することも、目視確認と併用して更に精度を向上させることもできます。
目視よりも検査スピードが速いうえ、PLC連携をしていれば、異常検知時の対応も自動化可能。人件費の削減が見込めます。
人間による目視チェックだと、検査要員の経験値や疲労度、集中度によって検査品質にバラつきが出てしまうことも。しかし、AIを使った外観検査なら検査品質はいつでも均一。製造業に欠かせない「品質の担保」に貢献します。
従来の外観検査サービスでは、検知できる異常のパターンが限られていましたが、AIを活用すれば、入力されたデータに含まれる特徴を自ら学習して判定できるため、従来のように明確にルールを定義しなくても、様々な異常パターンを検知できるようになります。
「オキカエ for AI外観検査」のように、微細なキズや毛髪の混入といった異常検知はもちろん、個体ごとに外見が異なるランダム模様やグラデーション・凹凸のある商品に対応しているサービスも。
検知精度の低い外観検査サービスだと、異常の見逃しだけでなく誤検知も多数発生します。そのため、異常が検知されるごとにラインを止めて目視チェックする必要があったり、正常品を廃棄することになってしまったりといったロスに。AIを使った高精度の外観検査サービスはこれらのロスを防止し、生産性の向上にも役立ちます。
導入サービスを検討する際に着目したい、3つの比較ポイントをご紹介します。
AIモデルの作成を委託できるシステムもありますが、自社で内製したい場合はモデル作成に対応したものがおすすめです。たとえば「Phoenix Vision / Eye」や「WisSight」では、AI学習モデルを作成可能なソフトウェアを提供。Windows PCで動作するほか、GUIで誰でも簡単に操作できるので、現場の担当者自身がAIモデルを作成できます。加えて、「Phoenix Vision / Eye」では様々な最新AIアルゴリズムによる高精度検査が可能で、「WisSight」ではソフトウェアの特性を熟知した提供会社のエンジニアによる提案を受けることができます。
AIモデルの作成は外部に委託して、判定精度を高めるためのチューニングは自社で行いたいという場合には、判定結果や要因を分析できるレポーティング機能を搭載したシステムが適しています。「AISIA-AD」は検査結果の確認や判定根拠の可視化に加えて、AIの判断根拠である閾値の調整といったチューニングが可能です。
AIモデルだけでなく、作業自動化の装置開発にも対応しているシステムも。単に既存の設備付近にカメラを設置するよりも、製造装置の中にカメラを入れるなど、連携性を高めたほうが生産性の向上が見込めます。
たとえば、「オキカエ for AI外観検査」は装置開発にも対応しており、カメラで異常を検知したら、排出ロボットで不良品を自動的に排除する、といったことが可能に。外観検査を完全に自動化できます。
おすすめのAI外観検査サービスをご紹介します。料金については要件により大幅に異なるため、各社へお問合せください。
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、
資料をダウンロードしてください。
（出所：Phoenix Vision / Eye公式Webサイト）
最新の高精度AIアルゴリズムを搭載したAI外観検査ソフトウェア。自動車業界や食品業界など、様々な分野で利用されている。操作性の高さに特徴があり、たとえば不良品の検出であれば、実際の不良品を撮影した画像を使って「検出したい不良項目」をクリックして囲むだけでAI学習可能。実際の検査では「分類」「検出」「領域抽出」「良品学習」など検査ごとに最適なAIを選択するだけで検査の高精度化を実現。ルールベースを併用したハイブリッド検査も可能で、難易度の高い複雑な検査にも柔軟に対応できるのもポイント。
また、カメラ・PLC・照明などの現場設備と直接連携することも可能。設備がない場合は最適な設備の提案・導入をサポートしてもらえるので、コストや導⼊までの時間を最小限に抑えることもできる。
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、
資料をダウンロードしてください。
（出所：AISIA-AD公式Webサイト）
Microsoft開発の機械学習支援システム「Azure Machine Learning」を活用した、キズや凹み、異物混入などをAIで自動検知できる外観検査システム。撮像構成から検査特性にあったAIの検討、検討した方針の検証を丁寧に行ったうえで、顧客固有の条件に合ったAI外観検査システムを構築するので、より高精度な異常検知が可能に。照明やカメラ、センサー、搬送といった機器の組み合わせを含めた提案も受けられる。
判定精度に問題がある場合には、顧客自身がAIの判断根拠である閾値の調整も可能。現場のリアルをAIに反映し、判定精度を向上させることができる。検査結果をログとして残せるので、製造工程の改善にも活用可能だ。
また、不定期で無料の画像診断を実施。対象となる画像処理機か検査装置の画像を送れば、AI検査ソリューションの導入によって、どの程度の効率化が可能か検証してもらえる。
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、
資料をダウンロードしてください。
（出所：Impulse公式Webサイト）
撮影・モデルの学習・判定・分析までAI活用で自動化できる外観検査システム。特許取得済みの最先端アルゴリズムで、人による目視検査や従来のシステムでは発見できなかった未知の異常や、複雑な条件下で発生するキズ・異物を自動検知できる。
撮影データの前処理機能を搭載し、異常が出やすい領域のピックアップや撮影状態の自動補正も可能。3Dデータ（CADデータ等)や動画にも対応し、深さ・奥行など複数の角度方向からの撮像を用いた精度の高い判定ができるのが特長だ。一度に大量の撮影データを処理できるため、業務効率化にも役立つ。
更に、無料でのデータ分析相談を実施するなど、導入・運用を専門スタッフが伴奏体制で支援。悩みがちなカメラ設置や精度のチューニングまでトータルでサポートを受けられる。
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、
資料をダウンロードしてください。
（出所：InspectAI公式Webサイト）
製造ライン等での、高精度かつスピーディーな外観検査を実現するパッケージソフト。従来のAI開発手法よりも少ない枚数の異常品画像で、毛髪の混入や1/10mm単位のキズを検出できるように学習させられる。学習時間が1〜4時間程度で済むので、導入後すぐの利用が可能に。
異常箇所が際立つ最適なカメラや撮影方法の提案を受けられたり、複数カメラを使った多面的な検査に対応していたりと、検査の精度を上げるためのハード面でのサポートや機能も充実している。PLC連携が可能なので、不良品を検知した際の処理も自動化できる。
検査品目の追加や段取り替えの設定も簡単なので、現場担当者レベルでの対応が可能だ。
（出所：WisSight公式Webサイト）
パナソニックの豊富な知見を活かし、検査品質の向上と効率化を実現するAI外観検査ソリューション。検査用の標準ソフトウェアが用意されているので、スムーズに現場へ導入できる。また、Windows PCで動作する、GUIで操作できるAI画像認識モデル作成ソフトウェアも提供。専門的な知識がなくても、自社専用のAIモデルを作成することができ、SEによるサポートサービスも受けられる。
学習用の不良品画像生成や、学習作業の効率化を支援する機能など、AIの認識精度の改善に役立つ機能も充実している。PLC連携にも対応。
更に、BIツール「Tableau」との連携によるデータの可視化・分析など、工程改善に向けた継続的な運用支援も提供している。
（出所：オキカエ for AI外観検査公式Webサイト）
柔軟物や不定形をはじめ、均一ではない表面の物体の外観検査にも対応したシステム。装置開発から設置、運用、保守まで一貫したサポートを提供している。
従来の画像処理では難しかった、ランダムな模様が入る製品や、光の反射で見え方が変わるラメ・光沢などがある製品、NGの種類が多い製品なども検品可能な独自AIを開発。熟練者しか担当できない検品作業の自動化も実現。金属部品や工業製品、食品などはもちろん、化粧品や化学製品の検品にも利用されている。
装置と一緒に開発することもできるので、不良品を自動で排出するなど、大幅な作業効率化が可能だ。既存設備にAI外観検査システムだけ追加することもできる。導入後のサポートも充実。
（出所：AI外観検査公式Webサイト）
産業技術総合研究所の特許技術を用いた独自のAIで、検査・検品のプロセスを自動化する異常検知AIソフトウェア。少量の正常データだけでほぼ100%の精度で正常・異常を検知できる。検査対象の状態を数値化することで、品質データの把握や欠陥理由の類推ができるので、生産設備の改善にも役立てられる。
また、製品自体の異常だけでなく、動画や各種センサーなど設備の稼働データから生産設備の異常もリアルタイムで検知できる。ミリ秒単位の検知が可能なので、突発的な異常が起きた際に瞬時に設備を停止させ、設備の破損回避やオペレーターの安全確保が期待できる。異常時の特徴の数値化によって、再発防止対策や改善策の立案にも活用可能。
道路や橋、トンネルなどの劣化発見や、不正侵入の検知など、社会インフラの検査・異常検知など、幅広いシーンで利用されている。
（出所：MENOU公式Webサイト）
高品質なものづくりの現場に欠かせない、高精度な目視検査作業を実現するAI外観検査導入サービス。AIの導入により、熟練者しかできなかった高度な目視検査作業を多ライン・多拠点で展開できるようになる。加えて、検査にかかる人的コストの削減も期待できる。
導入検討時には、検査対象の画像を数十枚用意するだけで、AI検査が実現可能かどうかの検証（PoC）を無償で受けられるほか、既存ラインの資源を最大限に活用したシステムの提案も。現場での最適化を従来の約10分の１の費用で実施できるなど、費用対効果の高さが強み。専門知識を必要としないAI開発プラットフォームが付随するので、保守・運用やAIの内製化も容易に実現できる。
（出所：Deeptector公式Webサイト）
⼈の⽬による判定・判別作業⼯程が必要な幅広い業種・業態において、判定・判別作業⼯程の⾃動化・省⼈化を実現する画像認識AI。トンネルや建物などのインフラ劣化診断、製造業における外観検査といった分野で高評価を得ている。
簡単な操作で繰り返し学習を⾏うだけで、現場が求める観点を備えた画像認識 AIモデルを作成。物体検出型や領域検出型、レベル判定型など、画像認識の判定パターンを選択できる。学習済みのモデルを他拠点と共有できるので、検査品質の均質化にも役立つ。
外部システムとの柔軟なAPI連携もできるので、既存システムと連携した業務効率化が可能だ。また、画像を社外に出したくない場合はインストール型、初期投資を抑えたい場合はクラウド型と、利用環境に合ったタイプを選べる。
（出所：外観検査サービス公式Webサイト）
AIシステム開発会社HACARUSのAIをベースにした外観検査サービス。単体のアプリケーションとして利用できる他、既存のシステムにモジュールとして組み込むことができる。単体アプリとして使う場合には、管理者向けのダッシュボードと作業者向けの操作パネルをインターフェースとして提供。タブレットやタッチパネルを使用した迅速な検査オペレーションが実現できる。
少量の教師データまたは教師データなしで学習できるので、簡単かつスピーディーに導入できるのも強み。基板や精密部品、金属、プラスチック、食品など様々な製造現場に最適なAIのモデルが多数用意されているので、幅広い業種での導入・運用が可能だ。
製造現場では人手不足が深刻な問題となっています。また、熟練スタッフと新人スタッフとで検査品質に差が生まれることや、AIを使わない外観検査サービスの精度の低さによるロス発生といった課題も。
これらの課題解決に役立つのがAI外観検査サービスです。AIを使うことで、これまで人の目でしかできなかった検査を自動化・省人化し、検査品質の均質化に貢献します。最低限の学習データでスピーディーにAIモデルが作成できるサービスが多いのも特徴です。
ただし、製造ラインとの連携や、撮像用のカメラ・照明の設置といった手間がかかるので、自社設備や製品特性にあったサービスを吟味して、導入する必要があるでしょう。
本記事でご紹介した比較ポイントなどを参考に、自社に最適なAI外観検査サービスの導入を検討してみてください。
AI外観検査サービスをお探しの方は、こちらからサービス紹介資料をダウンロードいただけます。
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、
資料をダウンロードしてください。
誰でも簡単な操作で高精度な検査ができるAI外観検査ソフトウェア。ルールベースを併用したハイブリッド検査も可能。製造現場の作業効率化や省人化、検査品質の向上を実現...
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、資料をダウンロードしてください。
AIによる画像認識技術を利用した、ディープラーニング外観検査システム。最適なAIモデル選定と周辺機材のトータルコーディネートにより、検査工程の業務改善を実現しま...
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、資料をダウンロードしてください。
製品のキズ・打痕・組み付け不良などの品質検査をAI技術によって自動化・高度化。現場の負担軽減、生産ラインの効率化、不良流出の低減に貢献します。...
利用規約とプライバシーポリシーに同意の上、資料をダウンロードしてください。
このページの内容をシェアする
アスピックご利用のメールアドレスを入力ください。
パスワード再発行手続きのメールをお送りします。
サービスの導入検討状況を教えてください。
ご登録いただいているメールアドレスにダウンロードURLをお送りしています。ご確認ください。
