製造業の未来を切り開く！AIによる外観検査自動化プラットフォームの登場

製造現場の新たな技術革新

最近の製造業で求められているのは、製品の歩留まり向上や不良品の流出防止です。こうしたニーズに応えるべく、様々な検査システムが導入されていますが、特に画像解析を用いた外観検査は重要な技術になっています。しかし、現時点では多くのシステムが完全自動化を果たせず、最終的には人間の目による確認が不可欠という現実があります。

特に個体差のある製品や良品と不良品の境界が曖昧なものに関しては、従来のルールベースの画像処理では検査が難しく、これが自動化の大きな障害になっていました。そこで、AIを活用した外観検査が注目されています。

AIプラットフォームの特徴

今回新たに登場したAIプラットフォームは、AI開発からその展開までを一貫してサポートするシステムです。このプラットフォームにより、不良品の流出を防ぎ、過剰検出の修正、検査精度の向上、人件費の削減といったメリットが期待できます。特筆すべきは、従来目視だけに頼っていた製品の検査をAIを用いて自動化できる点です。また、導入後には収集した画像をもとにAIが自己学習し、判定精度を向上させていくことも可能です。

مAIプラットフォームのすすめ

バランスの取れた良品・不良品の判断をするため、良品のみのデータを使った学習システムが搭載されていることも大きな特徴です。これにより、悪品データの収集が困難な場合でも、しっかりとした判定が行えます。

このプラットフォームの導入は、まずは低コストで短期間に実現可能であり、煩雑なAI開発環境構築の手間を削減し、全体的な運用コストを抑える効果があります。

プラットフォームの構成

- AI開発ツール「FV-AID」

実運用を目指すためのAI（ディープラーニング）開発に特化したデータ管理ツールです。このツールには、製品画像の分類機能や良品との異常度を測定する機能が搭載されています。

- 画像処理推論ライブラリ「WIL-PDL」

これまでの検査装置にAI機能を組み込むためのオプションライブラリです。AI推論を行うことで、より高精度の検査が可能になります。

販売計画と導入の流れ

「FV-AID」は200万円、「WIL-PDL」は60万円という価格設定で、それぞれのニーズに合わせた導入を支援します。販売目標としては、3年間で300ライセンスの取得を目指しています。

お客様におかれましては、具体的なAI検査システムを実現可能であることの検証から本格運用までの流れで、一貫してAIの追加学習が可能なモデルを提供します。

AI検査システムの活用事例

このシステムはさまざまな検査作業に導入可能で、特に個体差のある製品や目視検査が必要な工程での活用が期待されています。導入に関しては、構築や検証支援に特化したサポートも提供し、安心して利用できます。

会社概要

この画期的な製品を開発したのは株式会社ファーストで、独自の画像処理技術を駆使し、AIに基づいた評価ツールの開発を行っています。一方、東京エレクトロンデバイス株式会社もこのプラットフォームの販売促進に協力し、半導体やITソリューションに強い技術商社として知られています。
URL:
株式会社ファースト
東京エレクトロンデバイス株式会社

現在、製造業の現場においてAI技術を取り入れることが強く求められており、そのための大きな手助けとなるこのAIプラットフォームは、今後の製造業の標準技術となる可能性が秘めています。