記事公開日：2023.05.30
最終更新日：2023.05.30

製造業画像検査装置の最新情報AI・ディープラーニング

いつも当コラムをご愛読頂きましてありがとうございます。
本コラムでは、中堅・中小製造業の企業様にご活用頂きたい画像検査の最新情報について、何がどの様に画像検査が進化し、利用可能なのかを分かりやすく説明をさせて頂きます。
その最新情報の中でも特に画像処理検査に関するAIとディープラーニングについて説明させて頂きます。

１．画像処理検査に関するAI・ディープラーニングの最新情報
２．AIとディープラーニングの違いをもう一度、確認してみましょう
３．「超解像技術」、「検査データの蓄積と利活用」、「異常検知技術」について
４．まとめ

１．画像処理検査に関するAI・ディープラーニングの最新情報

1.製造ラインでの検査：
AI・ディープラーニングを使用することで、製造ラインでの欠陥検査や品質管理を効率化することができます。例えば、自動車部品や電子部品の検査では、欠陥を自動的に検出することが可能です。

2.医療画像解析：
AI・ディープラーニングを使用することで、X線画像やMRI画像などの医療画像の解析を効率化することができます。例えば、乳がん検査では、AIによる画像解析を用いることで、従来の方法よりも高い精度で検査を行うことができます。

3.超解像技術：
超解像技術は、低解像度の画像から高解像度の画像を生成する技術です。最近の研究では、AI・ディープラーニングを使用することで、より高品質な超解像画像を生成することが可能になっています。

4.検査データの蓄積と利活用：
AI・ディープラーニングを使用することで、大量の検査データを蓄積し、そのデータを解析することで、より高い精度で欠陥検査を行うことができます。また、蓄積されたデータを活用することで、将来的には検査の自動化や予防保全などの新しいサービスの開発にもつながると期待されています。

5.異常検知技術：
AI・ディープラーニングを使用することで、画像の異常を検出する技術が進化しています。例えば、監視カメラの映像から異常を検出するシステムや、衛星画像から異常地形を検出するシステムなどが開発されています。

上記の５つの列挙項目から分かる様に様々な新技術と融合して画像検査が新しく進んでいる事が分かります。本コラムでは製造業から見た視点でこれらの新しい画像検査の活用方法を説明させて頂きます。

２．AIとディープラーニングの違いをもう一度、確認してみましょう

AI（人工知能）は、人間の知能を模倣して構築されたコンピューターシステムのことを指します。一方、ディープラーニングは、AIの一種で、人工ニューラルネットワークを使用した機械学習の一種です。
つまり、AIは、様々な技術を用いて構築された人工的な知能を指し、その中にはディープラーニングが含まれます。ディープラーニングは、人工的に構築されたニューラルネットワークを使用して、データからパターンや特徴を自動的に抽出し、それらを使って新しいデータを分類したり予測したりすることができます。
したがって、ディープラーニングは、AIの中でも特定のアプローチや技術の一種であり、AIの中で広く使用される技術の一つです。

上記を正しく理解した上で、先の５つの項目のうち「超解像技術」、「検査データの蓄積と利活用」。「異常検知技術」について、どの様な技術かを簡単にご説明いたします。

３．「超解像技術」、「検査データの蓄積と利活用」、「異常検知技術」について

3.1 超解像技術：
低解像度の画像から高解像度の画像を生成する技術です。低解像度の画像から高解像度の画像を生成することで、画像の細部をより詳細に見ることができるため、画像処理や画像解析において非常に有用です。
従来の方法では、画像の解像度を向上させるためには、画像を拡大して補間する方法が一般的でした。しかし、この方法では、画像がぼやけたり、データが失われたりしてしまうことがあります。これに対して、超解像技術は、低解像度の画像から高解像度の画像を生成することで、画像の品質を維持しながら解像度を向上させることができます。
近年、ディープラーニングを用いた超解像技術が注目されており、深層学習を用いることで、より高品質な超解像画像を生成することが可能になっています。具体的には、低解像度の画像を入力として、ディープラーニングモデルを学習させ、高解像度の画像を出力することができます。
つまり、低解像度のカメラで撮影した画像でも超高解像度の画像を生成して、今まで検出が難しかった欠陥も見つけられる可能性があります。

3.2 製造現場での検査画像データの蓄積と利活用：
製造プロセスにおける品質管理に重要な役割を持っています。工場での画像検査は、製品の外観や内部の欠陥を検出するために行われ、多数の画像データが生成されます。これらのデータを蓄積して、品質管理や生産改善に利用することができます。
まず、工場での画像検査データの蓄積には、データベースやサーバーなどのシステムが必要です。画像検査システムから生成されたデータを自動的に収集し、適切に整理して保存することが求められます。データの保存期間やアクセス権限など、セキュリティに関する規定も重要です。
利活用の面では、画像検査データを分析することで、製品の品質改善や異常検知に役立てることができます。例えば、同じ製品が何度も不良品として検査に引っかかっている場合、その原因を特定して改善することができます。また、製品の品質を定量的に評価するための指標として、画像解析技術を活用することも可能です。
さらに、画像検査データの蓄積と利活用には、機械学習や人工知能技術を活用することができます。これらの技術を用いることで、画像検査データをより高度に分析し、製品の品質改善や異常検知の精度を向上させることができます。
つまり、蓄積された検査画像データは単純に良品と不良品を見分けた結果ではなく、その不良の原因を突き止めるための大切な情報になります。機械学習や人工知能技術を活用し、フィードバックして不良原因を改善・改修・見直しする事で歩留まり率を改善する事が出来ます。

3.3 異常検知技術：
製品の品質管理において重要な役割を果たす技術です。製造工場では、多数の製品が生産されますが、その中には欠陥品や不良品が含まれることがあります。製品の検査において、人手による検査だけではなく、機械学習やディープラーニングを用いた異常検知技術を活用することで、効率的かつ正確な品質管理を実現することができます。
異常検知技術は、正常な製品の画像を多数収集し、学習モデルを作成することから始まります。学習モデルは、製品の画像から特徴量を抽出し、正常な製品の特徴量分布を学習します。このモデルを用いて、未知の製品の画像を分類することで、異常品を検知することができます。
異常検知技術は、機械学習やディープラーニングの分野で発展しています。最近では、異常検知に特化したアルゴリズムやモデルが開発され、高い精度での異常検知が可能になってきています。また、異常検知技術は、多様な画像処理技術と組み合わせることで、より高度な品質管理が可能となっています。
異常検知技術を用いた製品の品質管理には、以下のようなメリットがあります。

自動化により人手作業の負担を軽減できる。
正確性が向上し、品質管理の効率化が期待できる。
未知の欠陥や不良品を検知できるため、製品の品質改善につながる。
データの蓄積や分析により、生産プロセスの改善に役立てることができる。

つまり、製品の品質管理において異常検知技術を活用することで、効率的かつ正確な品質管理を実現することができます。

４．まとめ

今回のコラムでは、中堅・中小製造業の企業様にご活用頂きたい画像検査の最新情報について、何がどの様に画像検査が進化し、利用可能なのかを分かりやすく説明をさせて頂きました。今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での画像検査装置の導入検討や、過去に断念された画像検査装置の導入を再度進めていただければ幸いです。また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました。

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