近年、熟練技能者の不足や人件費の高騰が深刻化する中、製造業では、人の経験や感覚を必須としている搬送、組立、検査工程などの自動化が急務となっている。
特に製品の外観検査においては、傷の判別や欠陥品の判定など、経験豊富な熟練技能者の感性と経験が必要である。また、新型コロナウイルス感染症の影響を受けて、製造現場において人が同じ空間で作業することを避ける必要も発生しているため、外観検査の省人化・自動化がますます求められている。
こうした状況から、人と同じように対象物の特徴を認識でき、判断基準を自動で学習できるAIに期待が高まっているが、実用化にあたっては、膨大な画像データを用意し学習させなければならないことやAIエンジニアを確保する必要があること、特別なAIハードウェアを現場に設置する必要があることなどの課題があり、導入が進んでいないのが現状である。
オムロン株式会社は、欠陥抽出AIを既存の画像処理システムに搭載し、熟練の検査員の検査手法を再現した「FHシリーズ」を2020年7月1日より順次発売する。
オムロンが外観検査の現場で培った画像処理と検査内容に対する知見を商品に搭載することで、膨大な学習なしでAIによる高い検査性能を引き出すことができるという。
また、これまで導入のために特殊な環境の構築を必要としていたAIを軽量化することで、製造現場ですぐに使用できるシステム機器に内蔵した。これにより、AIに関する専門知識を持ったエンジニアがいなくても、製造現場での立ち上げや調整が可能になるとしている。
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大学卒業後、メーカーに勤務。生産技術職として新規ラインの立ち上げや、工場内のカイゼン業務に携わる。2019年7月に入社し、製造業を中心としたIoTの可能性について探求中。
