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株式会社ゼータ・ブリッジ

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株式会社ゼータ・ブリッジ

「目視検査の自動化」を諦めていた担当者へ 高度な画像認識技術で実現可能に

生産現場における「外観検査の自動化」が注目されているが、現状のAI検査装置では精度不足や、製品ごとに大量の教師データが必要といった導入障壁がある。こうした課題を解決し、ラーニング不要で検査の自動化を実現する手法とは?

コンテンツ情報
公開日 2020/04/17 フォーマット URL 種類

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ページ数・視聴時間 1分20秒 ファイルサイズ -
要約
 製品の品質確保に欠かせない検査工程である「外観検査」。目視によって部品や製品を検査して良品・不良品を判定し、不良原因を追究して製造工程にフィードバックして作業工程の見直しが可能になる。しかし、目視検査では人的な差異が発生することもあり、人材不足や生産性などの観点も含めて、同工程を自動化する動きが近年見られている。

 そこで注目を集めているのが、AI(人工知能)を活用する外観検査だ。生産ラインに流れる製品の画像や動画などのデータから、AIが良品か不良品を瞬時に判断する。不良品が発生した場合は作業員に警告してラインをストップすることで、効率的な外観検査を実施できる。

 ただ、多くのAI画像認識技術では、不定形物の判定が困難だったり、大量の教師データが求められたりすることもある。そうした中、人間が目で見て脳で判断する感覚に近しい教師データ不要の新たな独自開発の画像認識アルゴリズムを活用したソリューションが注目を集めている。以下の動画では、実際の活用例を踏まえながら、その詳細を解説している。外観検査の効率化を図りたい企業は、ぜひ参考にしてほしい。
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