“目視”の課題を解決、個体差のある製品検査も自動化する「AI画像判定」の実力

　不良品出荷の低減を目指し、製造現場では検査工程のシステム化が進みつつある。しかし、特に食品のような個体差のあるものを扱う場合、“しきい値”で判定を行うカメラを用いた検査システムでは良品／不良品の識別が難しく、また画像判別のためのパラメータ設定も複雑になる。そのため、人手による目視検査に頼っている企業はいまだに多い。

　とはいえ、目視検査では見落としや長時間の作業、属人化がどうしても発生し、トレーサビリティーの面でも課題が残る。そこで注目されているのが、AIを活用した画像判定サービスだ。ディープラーニングと独自の前処理技術で、曖昧さを含む判定基準をルール化することで、個体差のある対象物に対しても“人並み”に応用度の高い判別が可能となる。

　また判別モデルは自動生成されるため、高度な画像処理技術を要するパラメータ設定が不要なほか、安定した品質で長時間検査を行うこともできる。本コンテンツでは、食品以外にも工場製品のキズ検出や粗大ごみの分類など幅広く活用できるAI画像判定のメリットを事例とともに紹介する。