従来の画像処理とAI画像処理を併用し、フレキシブルな外観検査を実現

　人的リソース不足の解消と製品品質の向上を実現すべく、製造現場では今、画像処理検査の導入が進んでいる。しかし、画像処理検査は位置やサイズなど数値によって明確なルールが決められた物に対しての検査では大きな効果を発揮するものの、形状が不安定な物に対しての検査では期待した精度に達しないこともある。

　そこで注目されているのがAIの活用だ。AI画像処理の良さは人間に近い感覚で検査できることである。これは従来の画像処理検査には無い「AIのメリット」といえよう。実際、簡単な検査においては、AI画像処理を導入したことで問題が解消された、課題が解決されたというケースも出てきてはいる。その一方で、思っていたほど効果が出ていないケースもある。

　こうした事情を踏まえると、AI画像処理検査はこれまでの検査手法に取って代わるものではなく、従来の画像処理検査とは得意分野が異なる検査手法といえる。本資料では、AI画像処理と従来の画像処理それぞれが有する得手・不得手をカバーして、検査の柔軟性を向上させる「ハイブリッド検査」について紹介している。ぜひ参考にしてほしい。