このページでは、自動外観検査システムを導入する上で参考となる事項を、「自動外観検査装置（システム）の選び方」「必要な機器」「価格感」「導入の流れ」「FAQ」の5つに分類して解説しています。
自動外観検査装置に対して、導入目的を明確化してから導入する装置を決定する手順を取ります。外観検査を自動化するには、外観検査対象の特徴点を抽出して、異常の有無を判定します。サポート面の充実した会社に依頼しましょう。AIを導入した自動外観検査装置は、従来と比べて、検査でフレキシブルな判定ができ、継続的に高精度を維持できます。
画像処理装置を例とした場合、自動外観検査システムで必要となる機器として、検査対象物の撮像で用いるカメラ、画像処理の検査性能の決定要因となるレンズ、取り込み画像のコントラストに大きな影響を与える照明、などが挙げられます。より適切なシステムを構築するには、テスト用機器の貸し出しやサポート体制が確立しているメーカーに相談することを推奨します。
外観検査システムは、使用目的によって、多くのメーカーの製品を組合せて構成するので、価格表示が困難です。それに対して、松電舎では、製品のほとんどを自社で開発・製造しているため、業界内でも低価格帯の価格で提供できます。また、性能によって価格も左右されます。これは、あくまでも松電舎の事例であり、メーカーごとに、さまざまな価格で提供されています。
AI外観検査を導入する際は、事前に導入の目的やスケジュール、予算などを細かく計画する必要があります。また、AIモデルの構築や最適化も、AI外観検査の運用を成功させるうえで非常に重要です。
初めてAI外観検査の導入を検討している方に向けて、導入手順ごとに知っておきたいポイントを紹介します。
外観検査に関するいくつかのFAQとして、「既存の搬送ラインへの導入の可否」「システムを操作する上で必要な知識」「デモ機による検査実施の可否」「AI外観検査と人間の目との違い」「AI外観検査システムを導入した場合に必要な学習時間」「グローバルシャッターとローリングシャッターの違い」「検査機器を使用した際の不良の発生」を取りあげています。
製造現場においてキズや汚れ、異物混入などの瑕疵がないか製造物をチェックする「外観検査」ですが、ヒューマンエラー防止の観点から自動化することが望ましいという一面もあります。「見逃し」を避けるためにも可能な限り自動化を進めたいところではありますが、実際場面を想定した時にどのような課題・難しさがあるでしょうか。ここでは具体的な理由を挙げながら解説していきます。
外観検査で起こる「見逃し」とは、キズや汚れ、割れ、異物混入など製造物の欠陥に対するチェックミスです。検査員が行う目視検査において発生しやすく、人手不足や検査員のコンディション低下、教育体制、検査環境の不備などが原因とされます。「見逃し」対策で効果的なのは、画像検査システムの導入による外観検査の自動化です。
製造現場などで製品の外観や品質をチェックするために欠かせない外観検査。この外観検査を行う際には、事前に「基準書」を作成しておく必要があります。基準書を作っておくことで、検査の精度や品質のばらつきを抑えることが可能です。では、外観検査の基準書はどのように作成すればいいのでしょうか。ここではそのポイントや構成について解説していきます。
外観検査装置の導入には、補助金を活用できる可能性があります。ここでは、「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」と「戦略的基盤技術高度化支援事業」の補助金の特徴や申請方法について解説します。
外観検査を自動化する方法として、アプリケーションを利用するという方法があります。ここでは、ファインテック株式会社が提供する外観検査アプリ「GAZOKEN」の機能やメリット、4つの注意点について解説します。
外観検査を効率化するためには、検査業務を外注することも一つの方法です。ここでは、外観検査を外注するメリット・デメリット、外注する際の注意点について解説しています。外観検査システムの導入と比較する際にもご参照ください。
外観検査システムは、さまざまな業界・業種で活躍しています。高い安全性が求められる食品・医薬品業界においても外観検査システムが導入され、目視による検査の手間や時間を削減し、生産性の向上を実現しています。
外観検査を自動化すると、外観検査の品質が安定しやすかったり、検査データを残しておけたりするなどのメリットがあります。ここでは、鋳物・溶接品製造における検査の課題や外観検査を自動化することによるメリット、実際の事例などについて詳しく紹介していきます。
鋳物・溶接品製造の外観検査システムの
外観検査事例についてもっと詳しく
人の目は、背景や明るさなどによって見え方が変わるため、検査基準に加えて、正確に目視検査できる環境を整えることが大切です。また、それぞれの空間や作業スペースに応じて、JIS照度基準と呼ばれるものが定められているのも特徴の1つ。このページでは、目視での外観検査に必要な照度、注意点と対策などについて詳しく説明していますので、ぜひチェックしてみてください。
自動外観検査には、製品が良品であるか、それとも不良品であるかを判定するために使用される「限度見本」が必要です。限度見本を使えば、検品作業におけるチェックの属人化を防止することができます。
限度見本の作成や管理についても、あわせて紹介していきます。
自動外観検査の精度を上げる工夫は、いくつかあります。ハードウェアの性能が限られている場合に有効な「データの水増し」をはじめ、より高性能なAIモデルを使った「データの圧縮」など、自動外観検査の精度を上げる手段を紹介していきます。
最新の画像検査装置を活用し、製造現場の業務効率化が進んでいます。画像処理ではCCDカメラで撮影した画像を加工し、部品検出や寸法測定などを行います。本ページでは、画像検査装置の種類や仕組み、選び方を紹介します。
これまで人の目で確認していた外観検査を自動化できる「AI外観検査」。とにかく外観検査を省人化したい企業も、自動化して自社製品の品質を担保できるか心配な企業も、AI外観検査の導入前に仕組みを理解したうえで導入することで、うまく活用することができます。
本サイトでは、AI外観検査のしくみからメリット、初めての導入におすすめの開発会社までをすべて紹介しています。
