マイクロプロセッサーやスマートフォンから自動車や食品に至るまで、あらゆる産業が商品を製造する際に品質と生産量の維持に頭を悩ませています。品質が低い、あるいは安定しないことは、余分な廃棄物、歩留まりの低下、製品リコール、保証クレーム率の増加など、さらなるコスト増につながる可能性があります。品質問題がより複雑になるにつれ、進化する要件、スピード、従来の人による目視検査が有効でない独自の状況に対応するための新しいソリューションが求められています。
本稿では、品質管理を確保するための最も一般的な検査方法の一つである目視検査を、人工知能（AI）を搭載したコンピュータビジョンで自動化することのメリットについて解説します。
伝統的な目視検査とは？
目視検査、またはビジュアルテスト（VT）は、最も古く、最も基本的な検査方法の1つです。この一般的な品質管理方法は、専用の機器を使用せず、人間の感覚に頼って検証を行います。そのため、他の検査方法と比較すると、費用対効果が高く、簡単に実施できるのが特徴です。しかし、確実な品質管理を行うためには、専門知識を持った検査員が必要であり、また、従来の目視検査では、人間の感覚の速さや感度に限界がありました。
従来の目視検査手法の落とし穴
一般的な製造工程では、様々なポイントで複数の目視検査が行われるのが普通です。しかし、目視検査は手作業が多く、長時間集中して作業する必要があるため、時間がかかり、ミスを犯しやすいという欠点があります（多くの人が苦手とする分野です）。従来の目視検査のアプローチには、以下のような問題があります。
- 製品の変更に伴い、従来の検査装置を頻繁に組み替える必要があり、柔軟性に欠け、変化の激しい環境に対応するのが難しい
- 検査員が手作業で行う場合、経験や人間の知覚の限界によって検査結果が異なるため、品質管理にばらつきが生じる可能性がある
- 人間の検査員のエラー率は20～30％ 逆に、マッキンゼーの調査では、AIによる目視検査は、生産性の50％向上と欠陥検出精度の90％向上につながる
AIによる目視検査とは、なぜ良いのか？
AIベースの外観検査では、機械学習を使用して、非構造化画像およびビデオデータを分析することにより、製品の品質を自動的に検証します。AIとコンピュータビジョン技術により、メーカーは製品の欠陥検出を自動化し、時間とコストを削減しながら品質管理を向上させることができます。従来の検査アプローチをAIやML技術で補強することで得られる具体的なメリットには、以下のようなものがあります。
- 手動検査員の精神的リソースを解放し、欠陥検出を向上させます。
- 追加のプログラミングなしに、製品の変更に自動的に対応します。
- 数十または数百の製品領域をほぼ瞬時に検査することができます。
AIで補完された目視検査は、貯蔵タンク、圧力容器、配管などの内部および外部評価の製品設備機器にも使用できます。AIによる目視検査は、生産中に隠れた不具合をより完全かつ効率的に発見することにつながります。さらに、AIアプリケーション開発のためのノーコードソリューションにより、メーカーは技術専門家を雇用したり、多大な時間や資本支出をすることなく、この新しい技術を利用することができます。
メーカーにとって重要なことは、視覚検査AIは、そのスピード、精度、再現性により、人間のオペレーターを凌駕しているということです。マシンビジョンシステムは、人の目では感知できない物体の細部を、人よりも高い信頼性と精度で迅速に検査することができます。生産ラインでは、AIによる目視検査は、1分間に数百、数千の部品を確実に繰り返しスキャンすることができ、人間の作業者の能力をはるかに上回ります。
目視検査AIの実際の応用例
AIによる目視検査の自動化は、製造業や生産現場において、欠陥検出、製品品質保証、在庫管理などに適用されています。AIによる目視検査の実際の用途は以下の通りです。
- 製品の欠陥検出 製品の欠陥（外観上の問題、溶接不良、組み立てミスなど）の検出を自動化
- 破損の検出。機器や建物の損傷（表面のひび割れ、水濡れなど）を自動検出
- 腐食の監視と検出 ボイラー、パイプ、貯蔵タンク、容器、その他の機器の腐食を自動的に監視
- 機器の在庫管理 機器タグを素早く転写し、データベースに保存することで、資産タグ付けと管理を自動化
今日の目視検査の自動化
ディープラーニングとコンピュータビジョンツールのおかげで、目視検査と品質管理において、人間レベルを超える精度を持つインテリジェントなシステムを、コードを学ぶことなく構築することが可能になりました。ディープラーニングによる目視検査は、人間が行うのと同じように、作業しながら学習し改善するため、人間の評価への適応性と完全自動化システムのスピードと正確性が融合しています。
製造の許容範囲から外れる製造上の異常やその他の問題を、人間のオペレーターよりも速く、高い精度で特定します。数ヶ月、数年ではなく、数週間でカスタム外観検査AIソリューションを構築し、展開することができます。
その他の人工知能リソース
目視検査AIは、まだ業界標準ではないかもしれませんが、採用率が上がれば、すぐに業界標準になるでしょう。この強力なソリューションは、メーカーがもはや無視できない品質管理の大幅な改善を実現します。詳細については、以下のAIリソースをご覧ください。
- 人工知能によるテスト、検査、認証の自動化
- 保険金請求処理のためのAI。コンピュータ・ビジョンは保険調査員のスーパーパワーになる
- 個別デモを予約して、AIがお客様の視覚検査シナリオにどのようなメリットをもたらすかをご確認ください。
