AI外観検査の導入の流れ

AI外観検査の導入は導入前の企画設計に始まり、コストの見積もり、モデル構築、製造現場での運用といったステップを踏みます。
ここでは初めてAI外観検査を導入する製造業者に向けて、導入の手順を解説します

AI外観検査を導入する流れ

AI外観検査の流れは、次の3ステップに分けられます。

1. 企画
2. モデル構築
3. 導入運用

それぞれの手順について、詳しく紹介します。

企画

AI外観検査を導入する際は、あらかじめ導入の目的やスケジュール、予算などの要素を細かく計画しておく必要があります。導入前の企画を怠ってしまうと、導入遅延やスペック不足、予算オーバーなどのリスクが高まります。AI外観検査を効果的に運用するためにも、企画段階で明確な目標を設定しておきましょう。

導入範囲を決める

はじめにAI外観検査の導入範囲を明確化します。どの製品の検査をAIで自動化するのか決め、検査工程を再設計しましょう。

AIと聞くと、全ての作業を自動化できるように思うかもしれません。しかし、AIのディープラーニングも人間と同様にミスをすることがあります。また、AI技術の運用に不慣れな企業の場合は、装置の操作に慣れるまでに時間が必要です。全ての検品作業をAIで無理やり自動化するのではなく、AIの導入効果や実現可能性を考慮したうえでどの作業を自動化するのかを決めましょう。

導入費用を見積もる

導入目標が決まったら、必要なAI機材をピックアップして費用を概算します。Ai外観検査装置の費用相場は、対象範囲やスペックによって数十万円から数百万円までケースバイケースです。すでに検査機を導入している現場であれば、既存の装置をそのまま使える可能性もあるため、不要なコストは節約しつつ必要な予算を見積もりましょう。

モデル構築

導入するAI機材や費用が決定したら、次のステップはAIモデルの構築です。PoCと呼ばれる概念実証検証を実施し、Ai外観検査の実現可能性やコストパフォーマンスを明確化します。

画像データを取得する

精度の高いAIモデルを構築するためには、実際の検査現場と同じ条件で対象物の画像を撮影する必要があります。撮影時はカメラのピントや照明の明るさ、製品の大きさを一定に保てるように、撮像環境を整備しておきましょう。

撮影に必要なカメラや固定機具、照明を選ぶ際は、現場の環境や検査対象などを考慮しなければなりません。特にカメラの種類は多岐にわたるので、撮影対象の形状や素材、検出したい異常の種類に応じて最適な機材を選びましょう。

モデルを構築・最適化する

必要な画像データを取得したら、ディープラーニングに画像の特徴を学習させてAIモデルを構築します。一度構築したAIモデルは検証と修正を繰り返し、実際の検査現場に合わせて最適化します。

導入・運用

AIモデルを最適化した後は、いよいよ導入です。検査現場に機材やAIモデルを設置するほか、新しい検査方法や注意点を現場スタッフに周知しましょう。

導入後は判定基準の変更に応じて、適宜モデルを再構築したり、AIに再学習させる必要があります。運用開始後の業務フローをあらかじめ明確にしておくと、導入後のPDCAがスムーズにおこなえます。

初めてのAI外観検査導入におすすめの会社3選

近年は外観検査現場にAI技術を導入する事例が増えています。AI外観検査を取り扱う企業は、オーダーメイド対応のSIer、パッケージ型のハードウェアを提供するAIベンダー、カメラを販売する検査カメラメーカーに分かれます。当サイトでは、初めてAI外観検査を導入する製造業者を対象に、おすすめのAI外観検査3選をピックアップして紹介しています。