AIによる外観検査自動化
「撮像」「判定」「運用」の
3つのノウハウを統合した
ワンストップソリューション!!
こんなお悩みはありませんか?
検査工程における属人的な作業をデジタル化・自動化したい
検査装置の特徴抽出(パラメータ)の設計に膨大な時間がかかる…
NG分類の作業に検査員の工数が多く、効率化・自動化を進めたい
AI活用に懸念があり、足踏みをしている方
外観検査は、顧客からの高い品質要求に応え、信頼を確保する上でとても重要な工程となります。
属人的な検査方法からの脱却を目指し、自動化に取り組まれている企業も増えてきました。
その背景には、人の目に代わる撮像技術の向上と、人の脳に代わるAI技術の飛躍的な進歩にあります。
特にAIにおいては、これまでの「人の目で判別できるものはAIでも判別可能」という時代から、「人の目では判別できないものでもAIなら判別可能」という時代に変わってきました。
しかしながら、これら技術の進歩によって自動化実現の可能性は高まりましたが、一方で、より専門的な知識が求められるようになり、自社の人材だけでは、プロジェクトを推し進めることが難しくなってきました。
弊社では、これから外観検査の自動化に取り組まれる方を対象に、安心してプロジェクトを進めていただけるよう、専門性が求められる「撮像」「判定」「運用」の3つのノウハウを統合し、自動化に向けた全体計画の策定から運用支援までワンストップでご提供いたします。
また、外観検査工程の自動化にとどまらず、取得した画像データを用いて不良原因を分析し、不良を特定する品質改善のソリューションや製造現場全体のデジタル化についても支援を行っております。
外観検査自動化に必要な3つのこと
外観検査自動化では、
「撮像」「判定」「運用」の3つが
それぞれ密接に関わっています。
どれか1つだけでは
自動化は実現できません。
撮像のポイント:欠陥を検出できる環境構築
判定のポイント:見逃しをなくすこと
運用のポイント:データ管理、メンテナンス
しかし、
上記ポイントを押さえただけではうまくいきません。
なぜなら…
撮像フェーズの注意点
対象をしっかり撮ることだけに
フォーカスしてしまいがち
【失敗事例】
全体撮像枚数が膨大になり結果的にタクトタイムが規定オーバーに
【解決事例】
撮像視野を拡げた状態でAI学習を行い、見逃しのないモデル開発に成功
判定フェーズの注意点
NGを検出するモデルを学習量だけで
カバーしようと躍起になってしまいがち
【失敗事例】
特定のNG検出の精度向上が頭打ちになってしまう
【解決事例】
撮像側で照明を増やし、見逃しがなくならない特定のNGに特化した撮像を実施し高精度なAI判定に成功
運用フェーズの注意点
装置開発&AIモデル開発に成功はしたが…
【失敗事例】
AIモデルの管理・運用ができる人財を確保できず、アップグレードができない…
【解決事例】
運用後の業務フローを事前に策定し対策立案・人財確保を行い運用レベルを保つことに成功
それぞれのフェーズで発生しうる課題も、
相互に補完することで解決できる可能性もあります。
つまり、それぞれのポイントを押さえたうえで、
「撮像」「判定」「運用」のノウハウを
総合的に検討して進める必要があります。
1 撮像について
光学、ソフトウェア技術や画像処理技術を駆使して行う非常に高度な技術となります。
一例となりますが、下記のような手法があります。
- 照明角度や照明方向の違いにより検査性能をアップさせる手法
- 変更フィルタにより反射光を減らす手法
- 照明方向の異なる画像を合成することで検出する手法
- 同軸照明、リング照明、色付き照明など、照明の角度ごとに色を分けて一括撮像で検出する手法
撮像例 1 掘り込み文字検査
手法:照明方向の異なる画像を合成することで検出する
通常撮像画像では判別しにくい、掘り込み文字もくっきりと判別できることがわかります。
撮像例 2 はんだ検査
手法:同軸照明、リング照明、色付き照明など、照明の角度ごとに色を分けて一括撮像で検出する
一括撮像のため、撮像時間を短縮できます。
同軸照明画像
リング照明画像
色付き照明画像
色付き照明イメージ図
≪ 標準的な撮像装置導入の流れ ≫
※状況により順番が変わることもあります。
検査基準 |
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▼ | |
量産検査工程 |
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▼ | |
撮像 |
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▼ | |
画像検査 |
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▼ | |
装置導入 |
画像検査で制作した撮像機構を使用して、ご要望に合わせた外観検査装置を製作します |
≪ 撮像について、よくあるご質問 ≫
2 判定について
ここでは、AIによる判定モデル導入のポイントについてご紹介します。
≪ 検査方法と特性について ≫
AI画像検査と目視検査、従来型画像検査について、一般的な特性についてご紹介します。
解決すべき課題にフィットする方法を選択するために、それぞれの特性を認識、把握することが大切です。
目視 |
AI画像 |
従来型 |
|
---|---|---|---|
設計の容易さ |
― | △ | × |
バラつきの |
〇 | 〇 | × |
特徴の見分け |
〇 | 〇 | △ |
判断の一貫性 |
△ | 〇 | 〇 |
動作の確実性 |
△ | 〇 | 〇 |
処理速度 |
× | △ | 〇 |
厳密な測定 |
× | × | 〇 |
AI画像検査を適用しやすい検査例
既存の画像検査で発生している
グレーゾーンの削減(過検出抑制)
ルールベース検査に落とし込めない汚れとキズ
の見分けなど、特徴の差による分類・仕分け
AI画像検査適用事例 模様が一様ではない素材系ワークの検査
人の目では判別が困難な、素材系ワークにおける異物検査です。
現在のAI技術では、このように難易度の高い異物検知も可能です。
検査対象
AI反応箇所
≪ 判定モデル構築の流れ ≫
サンプル画像 |
機密保持契約締結の上、サンプル画像(OK・NG)をお預かりします |
▼ | |
データ前処理 |
画像きりだし、縮小、二値化等、数十種類の候補を組み合わせデータ構成を検討します |
▼ | |
学習 |
ツール選定、ネットワーク選定、各種パラメーター検討を行い学習を開始します |
▼ | |
検証 |
学習によって構築されたAIモデル精度を検証、考察を行い最適なモデル選定を実施します |
▼ | |
精度報告 |
開発したAIモデルの精度報告を実施します |
≪ AI判定について、よくあるご質問 ≫
3 運用について
運用フェーズでは判定モデルの精度向上に向けたAI再学習を実施します。
AI再学習については専門的な知識が必要となるので、マクニカではAI運用サービスの提供など、お客様の支援を行っております。
運用データ |
PoC段階では少なかった画像データを本格収集します |
- AI運用サービス -
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▼ | ||
AIモデル |
運用データを活用したAI学習を行います |
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▼ | ||
AIモデル |
開発したAIモデルを実装します |
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▼ | ||
精度検証 |
定期的な人による検査とAI判定の結果を紐づけします |
|
▼ | ||
再学習 |
AIが見逃してしまっている/過検知している画像を再学習します |
外観検査自動化プロジェクトの進め方
マクニカでは、プロジェクトを始めるにあたり、お客様固有の課題に対して、まずはじめに全体計画を策定いたします。
また、各フェーズにおいて、お客様が安心してプロジェクトを進められるよう、様々なサービスも提供しております。
プロジェクトの進め方 |
サービス |
|
- Phase 1 - |
現状把握 / 計画書作成 / 費用対効果検討 / 業務フロー作成 / 見積もり精査 |
コンサルティングサービス |
▼ | ||
- Phase 2 - |
撮像環境検討(カメラ、照明、画像サイズ、タクトタイム) / 簡易装置見積もり / 運用装置概算見積もり |
・撮像検証サービス |
▼ | ||
- Phase 3 - |
要求仕様 / 業務フロー / 機能要件 / システム構成 / データ保存システム / 生産連携システム / 見積もり |
運用フェーズ要件定義サービス |
▼ | ||
- Phase 4 - |
撮像装置開発 / 搬送システム / 運用システム 導入 |
・AIモデル開発サービス |
▼ | ||
- Phase 5 - |
運用画像データ収集 / AIモデル開発 / AIモデル実装 |
・AI運用サービス |
自動化の、その先へ
外観検査自動化から始まる製造業DX
外観検査によって取得したデータ(事実)によってさまざまな気づきを得ることができます。
たとえば…
不良が多くなってきたデータがあれば
→ 前工程で起きている不良原因の究明と改善した方がいいのでは?という気づき
検査数量自体が減っているというデータがあれば
→ 生産数が変わるならば、人員シフトを構築した方がいいのでは?という気づき
→ 実はチョコ停ドカ停が多かったということが判明すればCBMした方が良いのでは?という気づき
このように取得したデータから得られる気づきが、DX実現に向けての足がかりとなります。
進め方がわかる!セミナー動画
外観検査自動化の進め方が分かるセミナー動画を公開中!
外観検査自動化プロジェクトについて、もっと詳しく聞きたい!という方は、ぜひご視聴ください。
撮像パートナーの新電子株式会社様、AIパートナーである株式会社シーイーシー様にご協力いただき、4部構成でお届けしています。
- 【導入編】外観検査最適化のステップ
- 【撮像編】目視検査を自動化していくための最重要ステップ、撮像環境構築の秘訣
- 【AI活用編】外観検査×AIの最前線 ~刮目せよAIの実力値と可能性~
- 【自動化、その先へ編】外観検査の最適化から始まる工場DXの道