インダストリアルIoT×AIソリューションセミナー ①

外観検査の設計をAIの学習で自動化 : レポート概要

本記事は、2018年10月4日(木)に名古屋で開催された、「インダストリアルIoT×AIソリューションセミナー」のイベントレポートです。
このセミナーは、計4つのプログラムで行いました。
ここでは、1つ目のプログラムである外観検査の設計をAIの学習で自動化の内容をご紹介します。

  1. 外観検査の設計をAIの学習で自動化
  2. 製造現場に最適!教師無し学習で異常検知&劣化予測
  3. 製造現場におけるデータ収集と利活用について
  4. 製造ラインの歩留まり改善に向けた取り組み

外観検査装置の設計における3つの課題

昨今、製造業では外観検査システムを導入している企業が多いと思います。しかし、その設計や運用には課題点が多いのが現実です。
従来の外観検査では、以下のように設計が進められる場合が多いと思いますが、特に、特徴抽出の処理設計が非常に大変といわれている箇所です。

特徴抽出の処理設計における課題として、代表的な課題は以下の3つが挙げられます。

 長時間複雑な設計を行う可能性がある
 検査対象の変更による工数過多
 担当者の変更で人員の確保が発生する

この3つの問題は、外観検査の設計の一部をAIが担うことで解決が見込めます。

AIでの学習例:木材モールディングの外観検査

AIで学習といっても、様々なものがありますが、今回は、弊社で実際に木材モールディングの外観検査を行った内容をご紹介します。 

検査対象

検査対象は以下の木材モジュールです。

OK品とNG品を並べましたが、モニタから離れてみると、NG品の傷が全く分からないですよね?

また、今回利用した木材モジュールには、検査を難しくさせているポイントが3つあります。

検査を難しくさせているポイント

  • 自然物のため、1つとして同じものは無いので想定外のワークが流れてくる
  • 木目が邪魔してNG品の傷が見分けづらい
  • 木材の凹凸によってできる影により、NG品の傷が見分けづらい

検査方法

本記事では写真でのご紹介ですが、セミナー当日はデモ動画をご覧いただきました。

判定結果

実際に2通りのNG品を見つけ出すことができました。

マクニカがご提案する2つの外観検査ソリューション

マクニカでは新規に外観検査装置を製作される場合と、既存の外観検査装置にAI判定モデルを組み込みたい場合に、それぞれ利用可能な2つの外観検査ソリューションをご用意しています。

新規に外観検査装置を製作される場合

検討開始からPoCを含む運用までワンストップでご提供します。また、サンプルワーク(OK品、NG品)を借用し、特徴の撮像可否を検証することや、 撮像検証結果のレポートも弊社にて行います。

既存の外観検査装置にAI判定モデルを組み込みたい場合

こちらは、新規に外観検査装置を製作される場合から、装置製作を外したソリューションです。運用の前にサンプル画像データ(OK品、NG品)を借用し、AIによる判定可否を検証することや、AI判定結果のご報告も弊社で実施いたします。

煩わしかった外観検査の課題がAIの導入で解決

いかがでしたでしょうか。本記事では、外観検査装置における設計の課題がAIで解決できる点についてご紹介いたしました。
当日の資料は下記よりダウンロードすることが可能です。こちらもぜひご覧ください。

 

AI外観検査パッケージにつきましては、下記のページでもご紹介しておりますので、ぜひこちらもご覧ください。

 

また、他のプログラムについて学びたい方は、それぞれ以下にまとめましたので、こちらをご覧ください。

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