ディープラーニングにより外観検査を自働化し、生産性の向上を実現

　全てを「人の目」に依存する工場の目視検査は、膨大な時間と労力がかかるだけでなく、検査員の能力差や疲労の度合いにより作業品質にバラツキが出るなどの課題がある。これを画像解析手法によって自動化しても、パラメータ設定に時間と労力がかかり、なおかつ、個体差や汚れにより期待した精度が得られないなどの課題があった。

　本コンテンツでは、これらの課題を解決するIoT／AIソリューションを紹介する。ディープラーニングを使えば、画像データからキズや汚れなどの特徴量を抽出して学習できるため、パラメータ設定にかかる時間と労力を最小限にできる。また、従来の画像解析手法では難しいとされる、個体差のある製品にも対応が可能だ。

　外観検査を取り巻く環境は、昨今の労働力の減少や熟練作業員の不足などの問題から厳しさを増している。この環境を改善することで製造業の生産性を向上させるIoT／AIソリューションの詳細を見ていこう。