記事公開日:2024.02.16
最終更新日:2024.02.16
【先行公開!】AI外観検査セミナーの事例と概要
いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。
近年、生成AIなどで注目を浴びる「AI」。本コラムではそんな「AI」を外見検査に取り入れた事例やそもそも何ができるのか?といった内容を紹介いたします。
1.そもそも「AI」外観検査とは?
既存の外観検査方法(ルールベース)とAIを用いた場合とでは何が違うのか、以下にまとめてみました。
もうすこし実例に落とし込んでみた際のAIの強みは
- 良品の品質にばらつきがある場合でも不良の検出が可能
- 照明等の光の映り込みやワークのセット時の位置ズレにも対応可能
- 学習することで微細な不良を検出することができる
ということになります。
画像検査装置の導入を検討する際はAIソフト購入等の追加コストが発生する為、「ルールベース⇒AI」の順番で検討することが一般的です。
また、ルールベースでの不良の検出率が98%程度であった場合、99.5%以上の精度を求める為にAIを導入するケースもあります。
目的に合わせて画像検査装置の要件設定が必要です。
次に実際のAI外観検査装置の導入成功事例をご紹介いたします。
2.【先行公開】曖昧さに強いAI外観検査の成功事例
ここでは4月に行われる弊社セミナーでご紹介する実際の成功事例を先行してご覧いただこうと思います。
透明・乳白色の樹脂成形品のAI画像検査成功事例
樹脂成形品を対象としたAI画像検査装置の事例を紹介いたします。
同一の装置で異なる条件の製品・不良を検出することは難しく、特に透明であったりする場合は反射や透けることで検査をさらに困難にします。
今回の事例では上記の理由の他、ルールベースだとほこりや照明の光などの“ノイズ”に対して判断がつかないのでAIの導入を行いました。
人の目で見ればわかるまさに「曖昧」な色の違いやキズ等の不良の検出や照明の反射等の環境要因をAIは学習し、対応して見せました。
さらに今回はPoC(AIで検出可能かというテスト)を実施し、撮影条件等の調整を行いました。それによりいざ装置を作って使い物にならないということを防ぐ効果を得ることができました。
3.【初リアル開催!】AI外観検査セミナー
上記では実際の事例を1つご紹介いたしましたが、4月に行われるセミナーではより多くの事例をご紹介いたします。
内容も「省人効果」や「費用回収」、「苦戦したこと」等より具体的な内容をお話しさせていただきますので情報収集を行っている方や検査工程の自動化についてご検討されている方は是非ご活用いただければと存じます。
■関連するセミナーのご案内
AI外観検査 社長セミナー
外観検査を自動化して工数削減!省人化!標準化!品質向上!不良流出削減!
セミナー詳細・申込はこちらから
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- 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる!
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- 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる!
■開催日程
以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい
※内容は全て一緒です
- 大阪会場 2024/04/09 (火) 10:00~12:30
- 東京会場 2024/04/16 (火) 10:00~12:30
お申し込みはこちらから⇒
https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109999
中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 解説レポート
製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。
本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。
https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045
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