ABEJAと武蔵精密⼯業が協業、ディープラーニング技術を活⽤した検品の⾃動化に関する実証実験を実施

株式会社ABEJAは、輸送用機械器具の製造および販売を⾏う武蔵精密⼯業株式会社と協業し、ディープラーニング技術を活⽤し、武蔵精密⼯業が製造する四輪⾞⽤の部品であるベベルギヤの画像データを解析し完成品の⾃動検品を⾏う実証実験を、2017年6⽉から10⽉に実施したと発表した。

なお、武蔵精密⼯業は、同実証実験で構築したモデルを活⽤し、2018年度より⾃社の⼯場内で試験的な運⽤を開始する予定だ。

武蔵精密⼯業は、主にパワートレイン領域で使⽤される4輪/2輪部品を主⼒製品とし、鍛造から組⽴までを⾃社でグローバルに展開する⼀貫⽣産体制が強みだ。

⽣産性向上の取組の⼀環として、⼯場の⾃動化にも早くから着⼿していたが、特に検品⼯程は、熟練した作業員の能⼒に依るところが⼤きく、⾃動化に課題が残っていた。

そこで武蔵精密⼯業では、ビックデータをもとに良否を判定できるディープラーニング技術に着⽬し、2017年から社内プロジェクトとして、検品⼯程へのAI導⼊を模索してきたという。

ABEJAは、AIのブレークスルー技術であり、蓄積されたビックデータから⼈間の⼿を介さずしてそのデータを適切に表現する特徴を⾃動的に⾒つけ出す「ディープラーニング」技術を活⽤したサービスを提供している。

これまで、ディープラーニング技術を活⽤し様々な⼤量データの取得・蓄積・学習・解析・出⼒・フィードバックを⾏うPaaS（Platform as a Service）技術である「ABEJA Platform」の研究開発を⾏ってきた。

2016年6⽉には、ダイキン⼯業株式会社の技術開発拠点であるテクノロジー・イノベーションセンターと、ディープラーニングを活⽤したPaaS領域における協業を開始した。

2017年7⽉には製造業におけるバリューチェーンの構造変⾰を図るソリューションとして、「ABEJA Platform」を活⽤したパッケージサービスの提供を開始し、製造業界へも進出している。

今回、武蔵精密⼯業と協業した実証実験では、武蔵精密⼯業が製造する四輪⾞⽤の部品であるベベルギヤの画像データをディープラーニング技術により解析し、良品と不良品を⾒分け不良品を検出する学習済みモデルの構築を実施した。

武蔵精密⼯業が製造するベベルギヤは、精密鍛造技術を⽤い製造されるため完成品の精度が⾼く不良品が製造される割合が低い製品だというが、⽬視による検品⼯程の⾃動化は兼ねてより課題となっていた。

そこで、画像解析に⾼い精度を持つディープラーニング技術を活⽤し、不良品データが著しく少ない状況でも不良品を確実に検出できるよう、両社で連携し実証実験の中で様々な⼯夫を施したという。

例えば、武蔵精密⼯業は、製造装置の内製化で培った技術⼒を活かし、対象物をカメラで的確にとらえデータを取得するための環境を構築した。

また、ABEJAは、「AutoEncoder」（オートエンコーダ：⾃⼰符号化器）をはじめとした複数の⼿法を組み合わせ、良品データのみから不良品を判断する⽅法を確⽴、モデルの精度向上に努めた。

その結果、約4ヶ⽉間の実証実験で、⼈が⽬視で⾏う検品と同程度の精度をもつ学習済みモデルの構築が実現したという。

武蔵精密⼯業とABEJAは、実証実験で構築した学習済みモデルの調整を引き続き⾏いさらに精度を⾼め、
ABEJA Platformの継続的なインテグレーション（モデルの再学習や更新）と監視機能を⽤いて2018年
度には試験的な運⽤に移⾏する予定だ。

なお、今回の実証実験における、データの蓄積、アノテーション、教師データの作成、学習済みモデルの構築と精度検証などの⼀連の⼯程は「ABEJA Platform」上で実⾏している。

【関連リンク】
・アベジャ（ABEJA）
・武蔵精密⼯業（MUSASHi）

IoTNEWS編集部

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