従来、検査を自動化するには、専用の検査装置の導入や深層学習の適用が一般的だった。専用装置を導入するには、装置を購入し既存ラインのレイアウト変更などを行う必要があり、また、深層学習を適用するには、専門スキルが必要だったり、大量な良品・不良品の教師データの収集や学習に時間がかかったりするなどの課題がある。
不良品が出にくい場合に適した手段として、良品学習方式があり、少ない画像枚数と短い学習期間で導入可能である。しかし、不良品の見逃しを防止するために厳しい閾値を設定すると、本来は良品であるにもかかわらず不良品と判定される誤検出が発生し、実運用のためには閾値の最適化が課題となっている。
東芝デジタルソリューションズ株式会社は、「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」の提供を2020年11月5日から開始した。誤検出を低減する閾値最適化手法による、良品学習方式を使ったAI画像検査の技術で、製造現場の検査工程における不良品の見逃し防止と、検査工程の自動化・作業員の省人化を実現するとしている。
同パッケージの主な特長は以下の3点である。
- 誤検出を低減する良品学習方式
AIが学習用画像から誤検出しやすい領域を検出し、その領域で誤検出が発生しないように繰り返し学習を行って良品モデルの閾値を最適化する。これにより不良品の見逃しを防ぎつつ誤検出を抑えることが可能になる。 - 高度な専門性は不要で直観的に良品モデルを作成
画面上で学習用画像を入力し、パラメータ設定を行うことで、AIや深層学習の専門的な知識が無くても良品モデルの作成や精度の検証が可能だ。運用中の精度維持のための再学習や、新製品に対応するための良品モデルも作成できる。 - 既存ラインに後付けで導入
専用のカメラや装置は不要で、市販の産業用カメラや照明を使用するため、既存ラインのわずかなスペースにもレイアウトを変えることなく設置可能だ。また、既存の検査装置や撮影機材で撮影した画像を取り込んで検査を行うことも可能である。
同パッケージは、ものづくりIoTソリューション「Meister Factoryシリーズ」のものづくりIoTデータ活用ソリューション「Meister Apps」のラインナップに加わるという。他のシリーズ商品と連携して活用することで、製造現場の設備・機器のIoTデータと検査データを組み合わせ、製造プロセス全体の更なる生産性向上を実現すること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。
