初めての“AI画像検査”導入解説レポート!!

3週連続!「導入解説レポート」リリース企画!!
第2週目の今回は、「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」です!
コラムではレポートの中身を少しだけお話します。
詳しくは導入解説レポートをダウンロード!!

1.中小製造業が抱える外観検査工程における悩みとは?

製造業において外観検査は切っても切れない存在です。
生産した製品にキズや汚れなどがないかの確認は主に検査員が行います。
外観検査は「目視検査」を検査員が行い、それにより「人件費」がかさみます。当然ながら検査員が自分の目でキズや汚れなどがないかを確認しますが、人間ですからミスを犯すことはありますので、外観不良のある製品が後工程に流れてしまう可能性もゼロではありません。また、キズの基準が曖昧となり検査の質が安定しない可能性があります。検査員による目視検査は一定のリスクがあると言えるでしょう。
昨今では、生産コストを抑えなければならないにもかかわらず高い品質が要求されます。検査コストは製品の原価に直接加算されますので、検査をいかに効率的に行うかが重要となってきます。

そういった背景の中で注目されているのが外観検査の自動化であり、画像認識技術とAI(人工知能)を活用した画像検査システムです。

工場AI・ロボット.comではAI画像検査システムの構築に積極的に取り組んでいます!

2. “AI画像検査”を導入するメリットとは?

AI画像検査を導入によるメリットは多々ありますが代表的なメリットを以下に示します。

①検査員削減による人員コスト削減
②熟練検査作業者でも起こりうる見落とし(不良品流出)の防止
③属人化した検査業務の脱属人化(システム化)
④不良データの蓄積による生産品質の改善、向上
⑤不良情報の即時フィードバックによる生産性向上(大量の不良発生やロットアウト防止)

では実際にAI画像検査を導入する具体的手法とはどのようなものなのでしょうか?

解説レポートでは導入の進め方について詳しく解説しています!

3.工場AI・ロボット.comが行うAI画像検査の強み

通常、AIシステムや画像検査システムベンダーに外観検査システムを依頼する場合、光沢のあるワークや透明なワークは「お断り」を受けるパターンが多いのが現状です。
たとえ“AI画像検査”自体が上手くいったとしてもその画像検査システムを運用する自動化システムの構想設計が適切でないと思った通りの効果が出ない可能性もあります。
工場AI・ロボット.comでは「お断り」のワークはもちろん、工場全体を見て確実に効果が出る“AI画像検査”システムを構築致します。

4.おわりに

詳細は「初めての“AI画像検査”導入解説レポート」をダウンロード!!

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