Kapito Inc.は、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）ベースの独自アルゴリズムを搭載した、ロールtoロール製造現場に強みを持つAI外観検査ソリューション「fastable.ai」を発表した。
「fastable.ai」は、薄いシート状の材料を巻き取りながら加工するロールtoロール工程において、AIによる外観検査・欠陥分類・データ分析を提供する検査プラットフォームだ。
素材の個体差やロット間のばらつきに左右されにくく、安定した検出精度を維持し、従来のルールベース検査と比べて、一貫した判定が可能だ。
また、ミクロン単位の傷、異物、黒点、塗布ムラ、スジ、ブリスター、ピンホール、変色など、40種類以上の欠陥を抽出する。
欠陥分類に関しては、「OK/NG判定」ではなく、欠陥の種類・発生箇所・頻度・傾向を統計的に可視化する。収集されたデータは、工程改善や予兆検知に活用することも可能だ。
検出された欠陥は、種類ごとに自動で分類され、発生した位置情報とともにリアルタイムで画面に表示される仕様となっている。
AIモデルは運用後も再学習が可能なため、ライン条件や素材変更時にもアップデートしながら最適化を継続することができる。
「fastable.ai」の対象素材や工程は、アルミ箔・銅箔・繊維・PP・塗布・CCL/FCCLなどが挙げられている。
