目視検査は、AIや検査員の代わりに、人間の視覚を使用して外観を評価するプロセスです。外部検査員が品質を確認しますが、これは外部の視点から行われることもあります。
目視検査は製品や材料の品質管理プロセスにおいて極めて重要です。視覚的な検査は、欠陥や不良を素早く発見し、品質を確保するための貴重なツールです。製品が市場に出荷される前に、外観が検査されることで、エンドユーザーに安全な製品を提供し、ブランドの信頼性を確立できます。また、法的規制や業界規格にも適合することが求められることがあり、そのために目視検査は不可欠です。
目視検査の主な目的は、製品の外観を評価し、品質に関する情報を収集することです。これには次の要素が含まれます。
これらの目的によって、目視検査は品質管理と品質保証の重要な一環となり、企業が競争力を維持し、製品の信頼性を高めるのに役立ちます。
目視検査の成功には、適切な検査器具やツールの用意が欠かせません。これには、ルーペ、カメラ、顕微鏡、色の比較チャート、測定器具などが含まれます。これらのツールは、視覚的な評価を向上させ、微細な欠陥を特定するのに役立ちます。また、検査員がこれらのツールを使いこなすためのトレーニングも必要です。
検査ステーションの設定は、効率的な目視検査の基盤です。適切な環境を整えることが不可欠です。まず、清潔で整頓されたスペースを確保し、検査員が作業しやすい状態に維持します。検査対象に合わせて専用のステーションを設け、必要な設備や設備の配置を最適化します。これにより、検査の効率が向上し、誤検出のリスクが低減します。
目視検査の成功には、適切な検査器具やツールの用意が欠かせません。これには、ルーペ、カメラ、顕微鏡、色の比較チャート、測定器具などが含まれます。これらのツールは、視覚的な評価を向上させ、微細な欠陥を特定するのに役立ちます。また、検査員がこれらのツールを使いこなすためのトレーニングも必要です。
照明の調整は、目視検査において極めて重要です。適切な照明条件を確保することで、欠陥や不良部分の可視性が向上し、検出の正確性が高まります。明るさ、角度、色温度などを調整し、検査対象に適した照明環境を整えます。特に微細な欠陥や表面の不均一性を検出する場合、適切な照明条件が欠かせません。照明の効果的な調整により、検査の品質が向上し、問題の早期発見が可能となります。
計画と設計、検査対象の受け入れ、検査ステーションの設定、検査員のトレーニング、検査手順の確認、検査の実施、検査結果の記録、報告とフィードバック、受け入れまたは再検査が一般的な流れになります。
外観検査で使用されている物体検出技術について解説します。
物体検知（物体検出）とは、製品の製造プロセスにおいて、機械学習やディープラーニングを用いた自動化システムが、製品や部品の画像を分析し、特定の物体を識別、分類、位置決めする技術です。このシステムは、製品の欠陥、不良品、あるいは寸法の不一致などを検出するために使用されます。
具体的には、カメラやセンサーで取得した製品の画像データをリアルタイムで処理し、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのアルゴリズムを用いて、製品の形状、サイズ、色、表面の傷や異物などの特徴を識別します。物体検出は、品質管理の自動化を実現し、人手による検査に比べて速度と精度を大幅に向上させることができます。また、検査データを蓄積し、製造プロセスの改善に役立てることも可能です。
製造業での画像解析は、カメラやセンサーで取得した画像をコンピュータで処理し、品質検査やロボット操作を自動化する技術です。欠陥検出、寸法測定、組み立て確認などの精密作業を高速かつ正確に行い、生産効率を大幅に向上させます。ディープラーニングの進展により、これらのプロセスはさらに洗練され、複雑な問題解決にも対応しています。
AIとコンピュータビジョンを活用した画像認識の原理と応用を紐解き、製品検査の精度と効率を如何に高めるかを探ります。
カメラやセンサーによって取得した製品の画像を分析し、欠陥、寸法の誤差、組み立てエラーなどを特定します。画像認識は、コンピュータビジョン、機械学習、特にディープラーニングによる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの進歩した技術を活用しており、高い精度で複雑な視覚的タスクを実行できます。
Isolation Forestはランダムに特徴を選び、ランダムな分割値を用いてデータを分割するというプロセスを繰り返すことで、異常値を「孤立」させるアルゴリズムです。AI外観検査システムでは、カメラで撮影した製品画像から特徴量を抽出し、その特徴量をIsolation Forestに入力して異常検知を行うことができ、人間が見落としがちな微細な欠陥や、新たな種類の欠陥も検出することが可能となっています。
目視検査で使用されているツールについて解説します。
マイクロスコープは、精密な検査と分析のために重要な役割を果たします。用途としては、微細な部品の検査、表面の欠陥確認、回路の検証、材料の微細構造分析などがあります。種類に関しては、以下のようなものがあります
製品の表面状態を詳細に確認するために直接光が用いられます。製品の表面に均一に光を当てることで、欠陥や異物を明確に視認することが可能で、LEDライトやバー型ライト、リングライトなど、ライトごとに特徴とメリット・デメリットがあり、検査の目的、環境、検査対象の特徴によって使い分けられています。
製造ライン上で不良品を検出した際に、その不良品を自動的に排除（除去）する排除装置には、フリッパ（可動アーム）を動かして不良品を排除する「フリッパ方式」や、コンベヤの一部を開放し、その部分から不良品を落とす「ドロップアウト方式」など10程度の方式があり、製品の形状、大きさ、重さ、製造ラインの速度などにより、最適なものを選ぶことが必要です。
サンプリング方法は、どれだけの製品や材料を検査するかを決定するプロセスです。適切なサンプリングは、検査の効率性と結果の信頼性に大きな影響を与えます。そのため、サンプリング計画を作成し、ポピュレーション全体からサンプルを選択する方法の定義は重要になってきます。
一般的なサンプリング方法には「ランダムサンプリング」「層別サンプリング」「システマティックサンプリング」などがあります。
サンプリング計画を遵守し、適切なサンプルサイズを確保することで、検査の効率が向上し、同時に高い信頼性を持つ結果を得られることが期待できます。
外観の評価基準は、検査員が製品や材料の外観を評価するための基準を提供します。これには、外観における異常、欠陥、色の一致、寸法の適合性などが含まれます。外観の評価基準は、製品や業界に応じて異なるため、評価基準は事前に文書化され、検査員に提供され、統一された評価を実現する必要があります。評価基準は、外観に関する品質要件を具体化し、検査の客観性と一貫性を確保することが目的になります。
欠陥の特定と分類は、目視検査の中核です。検査員は外観評価基準に従って、製品または材料に存在する欠陥や不良を特定し、適切に分類します。欠陥は、色、形、寸法、表面の不均一性などさまざまな要因に起因しており、検査員は訓練を受け、欠陥の種類や重要性を正確に評価できるようにする必要があります。
欠陥の分類は通常、重大度に基づいて行われ、製品の受け入れ可否を判断するのに役立ちます。品質報告書において、欠陥の種類、位置、および数に関する情報を提供することもあります。
限度見本とは、製品の品質を評価するための基準となる見本のことを指します。製品の色、形、大きさ、仕上がりなど、製品が満たすべき最低限の品質基準を具体的に示したもので、製品の品質が一定の基準を満たしているかを客観的に判断することができます。色や形状が重要な製品では、色見本や形状見本が必要になります。また、製品の性能が重要な場合は、性能を示すデータやグラフなどが限度見本となります。
目視検査で見つかる不良例を早期に発見し対処することが品質向上の解決手段です。色の違い、傷や打痕、形状の不整合、組み立ての欠陥、部品の欠陥についての理解が必要になります。
ウェルドラインとは、プラスチック射出成形において、溶融樹脂が金型内で分岐し、再度合流した部分に形成される線状の痕跡のことを指します。金型内の流路設計が不適切であると、溶融樹脂の流れが複雑になり、ウェルドラインが発生しやすくなり、製品の強度や外観に大きな影響を及ぼします。
プラスチックや金属などの材料を特定の形状に成形する過程で、設計通りの形状や品質にならない状態の成形不良の種類と原因・対策について解説しています。
