社内ＳＥの予想、ＡＩ外観検査が開発できない理由

2024年11月6日 19:18

とある企業からカタログが届きました。
ＡＩ外観検査システムについてですが、社内からも導入を求める声があります。

導入できない一つの理由、工場内のコンピューターからインターネット接続を禁止しているからです。
ほとんどのＡＩ外観検査システム、クラウド型なので導入できません。

取引先との契約でオンプレミスが求められているので、クラウドは利用できないのです。
おそらく、ONNXのように学習モデルをファイル化して、ローカルのパソコン内で完結出来るシステムが必要です。

しかし、私が調べた限りでは、ローカルのパソコンで完結しているＡＩ外観システムがありません。
また、ＡＩ外観システムを自作できないかと検討しましたが、私の能力では不足していると判断しています。

必要と思われる知識を箇条書きにすると以下のようになります。

・コンピューターが扱う色に関する知識
・カメラの選択と制御に関する知識
・レンズの選択と制御に関する知識
・検査する製品を撮影するための環境光に影響されない撮影ボックスを作る知識
・不良品をキレイに撮影するための知識
・画像処理の知識
・画像判定のためのＡＩの知識

ＡＩ外観検査システムが簡単に作れない理由、尖った技術を持つ複数の人材が必要なことです。
沢山の優秀な人材が揃っている会社、とても限られていると思います。

他社の知り合いから聞いた話だと、人間が画像判定するのではなく、ＡＩが画像判定しやすい写真が必要みたいです。
想像するしかありませんが、部品を撮影する条件が少しでもバラつくと判定結果に影響するのでしょう。

精密な測定結果を求められるから、文房具の物差しで計測した数字ではなく、マイクロメーターで測定した数字で判定するような感じでしょう。
また、人間の目が基準ではなく、ＡＩが確実に判定する写真に仕上げる必要があります。

写真を撮影し、画像加工してから、ＡＩが確実に判定する写真になるのかなと想像しています。
ある企業のカタログ、部品によってカスタムオーダーになるので、私だけでは技術的に無理なシステムです。

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