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AI活用による製造ライン異物検査の自動化
課題
人が行っている異物検査を自動化したい
【BEFORE】従来の画像認識システム
- 決められたルールによる認識
- 登録していない未知の画像を認識できない
- 判定する対象物が変わると新たなルール作成が必要
- ルール作成・変更には納入したシステムベンダーによる改修が必要
【AFTER】AIを活用した画像認識システム
- 機械学習、ディープラーニングによる認識と判定
- 想定していない未知の物体であっても判定が可能
- 判定する対象物が変わっても学習モデルの追加により容易に拡張が可能
- ユーザによる追加学習により判定精度の向上が可能
AIで解決
TCOを削減しながら柔軟性と拡張性のある異物検査の自動化を実現
原材料に混ざる異物をAIで検知。従来型の検査装置では検知できなかった不明瞭な異物や定義の難しい異物（大きさ、形、色等）をAIが学習し異物を判定します。既存の設備にも流用することができ、新たな製造ラインにも短期間で導入が可能となります。
導入までのステップ
STEP 1 PoC（アルゴリズム作成、データ学習）
STEP 2 実際に近い環境下で追加検証
STEP 3 実用化フェーズ（実環境下での最終調整）
期待効果
- 設備投資額の抑制（汎用的なカメラなどの活用で、大幅なコストダウン）
- 柔軟性のある異物判断と広範囲の分析（追加学習による高い拡張性）
- 人員削減と、検査工程のスピード向上