外観検査をAIで自動化＆省人化、AIモデル作成の5つの手順

　製造業において欠かせない業務の1つである、製品の外観検査。それを自動化／省人化する方法として近年注目されているのが、AIの活用だ。しかし、「導入が難しそう」「実績を知らないので不安」「既に導入したけど精度が悪い」といった悩みを抱える企業は少なくない。

　AIを使って外観検査を自動化し、精度を高めるためには、モデル作成の過程が重要となる。しかし、対象となる外観検査によって、作成するAIモデル（検査方法）は異なるため、作成過程のどこがポイントになるかも違ってくる。

　そこで本資料では、モデル作成の手順を、データアセスメント／前処理／学習・テスト分割（データ分割）／モデル作成・学習／制度評価という5つに分け、それぞれのポイントを解説する。外観検査自動化のプロセスを追いながらAIの基礎知識を身につけたい、AI外観検査の精度が上がらない原因や対策を知りたい、といった企業は必見の内容だ。