AI外観検査のメリット・実例・実施手順について解説
工場などの製造業において、部品・製品の不良を発見する作業は欠かせない工程です。
傷や欠陥などのある品質の低い部品・製品が混じったまま出荷されてしまうと、大きなトラブルが起こるだけでなく、顧客の信頼を損なうことにも繋がります。
しかし、外観検査は重要な工程にも関わらず、属人的な作業であると言えます。
近年、それを改め「AIによる外観検査を導入しよう」という取り組みが増加しています。
AI技術の飛躍的な進歩、また人の目に代わる映像技術の発展が、AIによる外観検査を可能にしました。
この記事ではAIを外観検査に活用する方法をはじめ、AIを用いた外観検査の活用事例などについて紹介します。
AIを活用した外観検査とは
AIに検査対象物となる部品・製品画像を認識・学習させることで、不良箇所を自動で検出する仕組みをAIによる外観検査と言います。
従来の方法では、人が画像に対しての正解を用意し、設定することでモデルを構築していました。しかし、現在は、自動的に不良個所の特徴を捉えてアラートを出すことが可能です。
「人の目で判別できるから、AIでも判別できる」のではなく「人の目では判別できないものですら、AIには判別できる」という時代に変化しています。
部品・製品の表面に傷があるかないか、という単純なジャッジだけではなく、人間が認知・検出できる範囲を超えた識別が可能です。
AIが外観検査を行う6つのメリットとは
では、AIを外観検査に活用することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。
以下、6つのメリットについて紹介します。
■人材不足を解消できる
昨今の少子高齢化により、製造業をはじめとした各業界では人材不足が叫ばれています。
人材不足を解消するために、作業の効率化は欠かせません。
そのためにAIが注目されています。
検査員に負担のかかる外観検査の作業が効率化されることで、ほかの仕事を行うことが可能になります。
また、AIを活用した外観検査が導入できれば、たとえ人材の集まりにくい地域であったとしても、外観検査を行うことができるようになります。
■属人化していた基準を均一化して品質向上
検査を行う作業員の熟練度には差があります。
熟練度だけではなく、作業員の体調やマインドによっても、その品質は左右されてしまいます。
そうした差が、品質を一定に保つことの妨げになっていました。
しかし、AIによる外観検査を導入すれば、そうした不安定さからは無縁になります。
熟練の検査員が検出するレベルをAIに学習させることで、高い精度で外観検出を行うことが可能になります。
また、高画質な画像センサーを搭載できれば、以前よりももっと細かな不具合が検出できるようになるでしょう。
■ヒューマンエラーを防止できる
AIを外観検査に活用することで、ヒューマンエラーを最小限に抑えることができます。
なぜなら、人と異なり「見落とし」がないからです。人の場合、注意力が散漫になったり、集中が途切れたりすることで、どうしても見落としが発生してしまいます。
また、初歩的なミスを犯すこともあるでしょう。
不良品を見落とすことにより、不良品を創り出した原因の特定が遅れるだけでなく、出荷した部品を回収するコスト・手間などがかかってしまいます。顧客からの信用を失うこともあるでしょう。
AIによる外観検査の場合、そうしたヒューマンエラーからは無縁です。
■検査スピードが向上
日々工場では、大量の部品を製造しています。そのため、生産のスピードに対して同等の検査スピードが求められます。しかし、充分な検査を行うためには、時間がかかります。急いで検査をしようとすると、気が焦ってしまい丁寧な外観検査を行うことができません。
しかし、AIを活用すれば、作業員の目視によるチェックに比べ、速く検査を実施できます。
それだけでなく、先に述べたように高い精度で異常を検知することもできます。
■長時間休みなく稼働できる
作業員の場合、労働時間が法律によって定められているため、長時間の外観検査ができません。
AIと異なり、人は長時間働くと疲労が蓄積されます。
能率が落ち、時間がたつほどに外観検査の精度は落ちていくでしょう。
また近年、働き方についても改革が進んでいるため、作業員が長時間労働を行うことは現実的ではありません。人材不足の中、負荷の大きい作業を行うことで、従業員の退職リスクは高まることが予想されます。
一方、AIの場合は、疲労が溜まることもなく、製品の品質をキープすることが可能です。
また、気温が低かったり、クリーンな環境が必要だったりと、人が外観検査を行うのに適していない環境であっても、問題なく外観検査を行うことが可能です。
■新商品に対しても応用可能
学習機能を備えたAIであれば、新しい部品・製品などが登場した場合においても、柔軟に外観検査を行うことができます。
従来は、新商品が出るたびに、不良個所を判別するためのルールを作成しなおす必要がありました。そのルールの作成には、熟練した作業員の時間・労力を必要としていました。
世の中のトレンドの移り変わりは早くなり、以前のように同じものを大量生産する時代ではなくなっています。
人々の多様なニーズに応えるため、新商品が登場するサイクルは早くなっていると言えるでしょう。
そうした変化に対応するためにも、AIによる外観検査は有効だと言えます。
AIによる外観検査が活用できる事例8つ
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設立 ：2018年10月
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URL：https://www.matrixflow.net/
事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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