AI 画像認識・品質検査システム

ディープラーニング、リアルタイム画像取得、データガバナンスを活用し、製造業における多角的な自動外観検査プロセスを構築。欠陥検出率の向上、検査サイクルの短縮、トレーサビリティの強化を実現します。

ソリューション概要

製造プロセス、視覚センサー、バックエンドの品質システムを連携させ、即座にフィードバック可能な AI 画像認識サービスを構築します。

全体アーキテクチャ

• エッジデバイスが画像の収集と前処理を行い、高速ネットワークを通じて推論結果を送信します。
• AI モデルプラットフォームでトレーニング、デプロイ、バージョン管理を一元化し、複数の生産ラインの同時アップグレードをサポートします。
• 画像判定結果を MES、QMS、ERP などのシステムと統合し、追跡可能な品質クローズドループを形成します。

導入効果

• 欠陥検出率が 30% 以上向上し、人的ミスが大幅に減少。
• デジタルラベルと画像証跡により、検索可能な生産履歴と統計レポートを作成。
• モデルの継続的な学習により、新製品、多品種少量生産、または高難易度の検査シナリオに対応。

導入プロセス

生産タクトタイムと検査仕様に基づき、データガバナンスとモデルのイテレーションプロセスを定義し、AI モデルと現場の SOP を密接に統合します。

データガバナンス

• 標準化されたサンプル収集仕様（撮影角度、照明、ターゲット）を確立。
• 半自動アノテーションツールを使用して、欠陥の分類、バウンディングボックス作成、セグメンテーションを実施。
• サンプルをロット、工程、設備バージョンごとに管理し、追跡と遡及を容易にします。

モデルのトレーニングとデプロイ

• CNN / Transformer などのアーキテクチャを採用し、マルチタスク学習を実施。
• MLOps プロセスを通じて、モデルのテスト、デプロイ、監視を完了。
• フィードバックメカニズムの構築：現場から誤判定サンプルをフィードバックし、モデルを継続的に最適化。

コア機能

システムは、自動検査、結果の可視化、データ駆動型の品質分析に重点を置き、生産ラインの即時反応と経営判断を支援します。

リアルタイム検査

• 高 fps の映像ストリーミングにより、同期検査と分割判定をサポート。
• 欠陥分類、位置特定、寸法測定、重症度スコアリング。
• 文字認識 (OCR) とシリアル番号追跡をサポートし、部品の取り違えを防止。

可視化とレポート

• ダッシュボードで NG/OK の傾向、トップの欠陥、設備稼働率を表示。
• すべての検査で画像と判定情報を保持し、QA/IE による追跡が可能。
• SPC や品質指標と統合し、プロセス改善の意思決定を支援。

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