エクサウィザーズの、AI技術を用いた不良検知技術をご紹介します。

従来の画像技術の一律的な閾値設定では、熟練者の経験と勘が必要とされる領域への適応に課題がありました。

本AIを活用することで、これまで人間がやらなければならなかった作業や熟練者しか判断できなかった不良検知をAIが代替することが可能になります。これにより、人的コストの削減や製品品質の安定化、さらなる業務の効率化、蓄積データを新規事業立案へ活かすことが可能となります。

• 対象製品のバリエーションや個体差のばらつきに柔軟に対応することが必要
• 不良品のようなレアケースに対して大量のデータ準備が難しい
• 様々な状況を含めた総合的な判断をしており、一律的なルールを定めるのが困難

1. 光学技術で欠陥をより鮮明に撮影
   視認性が悪く人の目でも判定困難な異物や異常を捉え、良質な画像の撮影が可能
2. 良品学習で未知の不良品も検出
   良品画像をベースに学習するため不良品のようなレアケースの画像が大量に無くても構築可能。また、未知の不良品に対しても“いつもと違う状態”の検知が可能
3. マルチモーダル学習で熟練者の技術を模倣
   目以外の情報も使い検査している場合、画像データを構造化データとして扱うことによりにより、その他のセンサデータと組み合わせ(マルチモーダル)て判断することが可能

これまで人間がやらなければならなかった作業が、AI画像検査へと置き換え可能になり、以下のような効果を実現

• 製品品質の安定化を実現し、不良流出を最大限減らせる
• 労働人口減少に伴う人手不足をAI活用することで改善
• 担当が変わる毎に発生していた育成工数やコストを削減

• 自動車部品メーカー様
  製品のクラック外観検査　プレス工程後の製品不良の外観検査

• 化粧品メーカー様
  製品パッケージ不良の外観検査

• 食品メーカー様
  食品原材料不良の外観検査　完成品不良の外観検査

• 建設業様
  コンクリート面のひび割れ外観検査