記事公開日:2025.01.06
最終更新日:2025.01.06

AI外観検査自動化成功の秘訣~その鍵は「光学条件」にあり!~

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の川端です。
製造業の皆様、特に樹脂成形やゴム製品製造に携わる皆様、 「人材不足で、ベテラン検査員の技術継承が難しい…」 「検査コストを削減したいのに、品質は落とせない…」 「AI外観検査を導入したいけど、本当に効果があるか不安…」
そんな悩みをお持ちではありませんか?
AI外観検査は、まさにこれらの課題を解決する切り札となりえます。 しかし、導入を成功させ、真に効果を発揮させるためには、 “光学条件” という、見落としがちな重要なポイントを押さえる必要があるのです。

1.なぜAI外観検査で「光学条件」が重要なのか?

AI外観検査システムは、カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷や汚れなどの欠陥を自動的に検出します。 人間の目に頼っていた従来の検査と比べ、高速・高精度な検査が可能となり、人材不足やコスト削減にも貢献します。
しかし、AIの「目」であるカメラは、人間の目とは異なります。 適切な “光学条件” が設定されていないと、AIは欠陥を見逃したり、逆に良品を不良品と誤判定したりしてしまう可能性があるのです。

“光学条件” とは、照明、カメラ、レンズ、フィルターなどの要素を最適に組み合わせ、AIが欠陥を正確に認識できる画像を取得するための技術です。
例えば、以下のようなケースを考えてみましょう。

  • ケース1: 微細な傷を検出したいのに、照明が暗すぎたり、影になっていたりすると、AIは傷を見逃してしまう可能性があります。
  • ケース2: 製品表面に光沢がある場合、照明の反射によって、AIが正常な部分を欠陥と誤認識してしまう可能性があります。
  • ケース3: 検査対象の色や形状によっては、特定の波長の光をカットするフィルターを使用することで、AIが欠陥をより明確に認識できるようになります。

このように、 “光学条件” を適切に設定することで、AI外観検査の精度を飛躍的に向上させることができるのです。

2.「光学条件」設定の難しさ ~専門知識と経験が不可欠~

では、 “光学条件” はどのように設定すれば良いのでしょうか?
実は、 “光学条件” の設定は、一筋縄ではいきません。 製品の材質、形状、色、検査対象となる欠陥の種類、使用するAIのアルゴリズムなど、様々な要素を考慮する必要があるからです。
例えば、以下のような専門知識が必要となります。

  • 照明技術: 光源の種類、照射角度、光量調整、拡散・集光、偏光など
  • 光学設計: レンズの選定、焦点距離、画角調整、フィルターの選定など
  • 画像処理技術: 画像のノイズ除去、コントラスト調整、エッジ検出など

AIアルゴリズム: ディープラーニング、機械学習、画像認識技術など
これらの知識を総合的に駆使し、最適な “光学条件” を導き出すには、高度な専門性と豊富な経験が求められます。

次に、光学条件の設定を適切に進めるため方法を次に示します。

3.船井総合研究所が提供する「光学条件」設定支援

船井総合研究所では、長年培ってきた製造業コンサルティングのノウハウと、AI技術に関する専門知識を融合し、企業様のAI外観検査システム導入を支援しています。
特に、 “光学条件” の設定支援においては、以下の強みがあります。

・豊富な実績: 多数の企業様のAI外観検査システム導入を支援し、様々な製品・検査対象に対応してきた実績があります。
・専門家チーム: 照明技術、光学設計、画像処理、AIアルゴリズムなど、各分野の専門家からなるチームで、最適な “光学条件” をご提案します。
・最新技術の活用: 最新の照明機器、カメラ、レンズ、フィルターなどを活用し、高精度な検査を実現します。
・個別対応: 企業様の製品、検査対象、課題に合わせて、最適な “光学条件” をカスタマイズいたします。

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