自動外観検査装置(システム)を導入する際には、まず目的を明確にすることが重要です。導入目的を明確にすることで、検知機能や撮影用カメラなどの必要な投資対象が何か分かるようになり、導入後も効率的な活用ができます。
導入目的の具体例として、金属部品の検査の高品質化、生産性向上、人件費や若手育成コストの低減、精密な検査による信頼性向上などが挙げられます。
次のステップは、導入する装置の決定です。
AIの学習プログラム自体の組合せ、ルールベース型とAIとの組合せ、搬入用ロボットの導入の必要性など、目的に沿って必要なものを選択します。外観検査装置は、専用のカメラが必要な場合もあるため、既存の機材の活用が可能なのか、新たに導入する必要があるのかも検討しなくてはなりません。
外観検査を人が行う場合、人件費、検査員による判定の差異、検査の見落としが発生します。製造の流れを高速化できず、生産効率の向上も見込めません。そのため、外観検査の自動化が必要になります。
手順として、まず、ワークを照明で照らしてカメラで撮像し、画像処理装置に送信します。次に、撮像画像の変形・加工による外観検査対象部分の特徴点を抽出し、異常の有無を判定します。外観検査の方法は、人対応・機械対応・自動搬出の3つがあります。
外観検査の自動化で重要なポイントは、画像認識技術の導入・AIによる外観検査自動化・学習プロセスの多様性・動画/静止画ベースでの対応・サポート体制の充実です。サポート面の充実さに十分考慮した上で、依頼する会社を決めることは、特に大切です。
外観検査の精度を落とさずに自動化するには、AI外観検査装置の導入がおすすめです。 当サイトでは日本国内でAI外観検査装置を取り扱うSIerやAIベンダー、検査カメラメーカーについて詳しく紹介しています。 また、AI外観検査を導入するメリットやデメリット、主な導入フローなども解説しています。 初めてのAI外観検査を検討している方は、ぜひ当サイトの内容を参考にしてみてください。
AI外観検査の中から、初めての導入におすすめのAI外観検査開発会社をピックアップ。
AI外観検査は、製品や開発会社によって自動化できる対応領域が異なります。
ここでは、自動化したい範囲に合わせておすすめの開発会社を紹介しています。
品質の一定化やヒューマンエラーに課題を感じる企業におすすめ。定量化しづらく、思わず人の判断に頼ってしまっている検査項目も丁寧に検証し、細かく定量化したうえでAIに判断させることが可能。
自社固有の要件をしっかりと採り入れて検査ラインを構築できます。
単純作業に人的工数がかかっている企業におすすめ。AIベンダーが保有する既存のAIパッケージに対して、自社の要件に合わせて判断基準をカスタマイズすることで、これまで統一化されていた判断が可能。
誰でも検査が可能であった項目を自動化することができ、オーダーメイドに比べて比較的短期間で導入できます。
検査そのものの工数から削減し、社員の負担を減らしたい企業におすすめ。画像データを基に、定量化した判定が可能。細かなカスタマイズの対応は難しいものの、比較的低価格で導入することができます。
異常判定が出た部品のみ目視で検査するなど、目視と自動化を使い分けて活用することが可能です。
2023/4/23時点、Google検索にて「AI外観検査」と検索し、表示された企業のうち、初めての企業でも安心のサポートを提供できる企業として以下3つの内容が公式HPに掲載されている企業をピックアップ。
・撮像の
サポートがあるか
・サーバ・カメラ・照明等のハードウェアの提供
・導入後の運用サポートがあるか
ピックアップされた企業を「AI機能付き検査カメラ」「パッケージ型」「オーダーメイド」のシステムを提供する企業に分類し、それぞれの項目から条件に当てはまる企業を厳選しています。
「パッケージ型」のみ条件に当てはまる企業が複数社あるため、その中でも「パッケージ型」の特徴である効率的なAI構築に特化している企業として、「撮像」「判定」「運用」の3つのノウハウを統合したワンストップソリューションを提供する「マクニカ」をピックアップしています。