AIがディープラーニング(深層学習)と呼ばれる技術で大量の画像データを学習し、人の目では見落としやすいわずかな欠陥も高い精度で検出します。 これにより、従来の目視検査や単純な画像処理では難しかった「ばらつきのある製品」や「微細な欠陥」にも柔軟に対応できます。 AI外観検査を導入することで、品質の安定化・検査時間の短縮・人手不足の解消・コスト削減など、製造現場の課題解決につながります。
AI外観検査とは
AI外観検査とは、人工知能(AI)がカメラを通して製品の表面を自動でチェックし、キズ・汚れ・欠け・異物などの不良を見つけ出す検査システムです。
＼AI外観検査システムで
「集中力が続かず、検査ミスが増える...」
運用を重ねるほど精度が向上するAI検査
AI外観検査は、ディープラーニングを通じて検査データを学習し続けます。検査を繰り返せば繰り返すほど、不良パターンや正常パターンを正しく識別する力が強化されるため、長時間稼働しても高精度を維持できます。つまり、人間のように"疲れて見逃す"リスクを大幅に減らせます。
「検査員によって判断基準が異なるため、品質にばらつきが出る...」
すべて同じ判断基準で、品質を均一化
AIには、「この条件ならOK」「この条件ならNG」といった判断基準を学習させることができます。一度きちんと基準を学習させれば、すべての検査を同じルールで行うことが可能です。また、お客様のご要望に応じて基準の調整や追加学習も可能なので、柔軟性を持たせられます。
「検査員の確保が難しい・人件費・教育コストが膨らむ...」
一度導入すれば、人的コストを大幅に削減
AI外観検査システムを導入すれば、以後の追加的な人件費や教育・育成コストは最小限に抑えられます。検査員の確保が困難な環境でも、安定して検査を回せる仕組みを構築できます。
＼さらに期待できる
クレーム対策
AI外観検査は、検査結果と共に画像を全件保存できます。これにより、「言われのないクレーム」に対する反証資料を用意でき、不必要な手間や時間を大幅に省けます。
検査データの蓄積と分析による改善支援
検査データを集めて分析することで、どのラインで不良が出やすいか、どの工程に手を入れるべきか、といった改善方向が見えてきます。つまり、単なる検査システムではなく、品質改善のための有益なデータ基盤にもなります。
動画でわかるTRACKBOTT
従来の目視検査では見逃しやすい微細な傷や異物も、AIが瞬時に検出。TRACKBOTTがもたらす製造現場の変革をご覧ください。
TRACKBOTTの強み
01
大阪大学発
共同開発商品
人工知能の専門家である大阪大学准教授が代表取締役を務める Nmedia Lab(弊社100%子会社)との共同研究開発を通じて、民間企業のみでは得難い専門的な知見と確かな技術的裏付けをもとに開発を行っています。
02
結果にコミット
導入前の検証段階から本番稼働後も、「納めて終わり」ではなく、目標とする精度を明確にしたうえで、その達成のための条件調整・照明環境の最適化・AIモデルのチューニングを継続的に実施します。
03
フルメンテ型
現場に負担を
導入後の運用・保守までをすべて弊社が一貫してサポートする「フルメンテナンス型」。 現場での複雑な設定やシステム管理は一切不要で、IT知識がなくてもご利用いただけます。 トラブル発生時も、遠隔または訪問にて迅速に対応いたします。
＼検知の流れ／
1
検査用カメラにて、製造レーンに流れる検査対象を撮影
2
カメラで撮像した画像をAIコンソール内の人工知能で検査
3
異常ありなしを判断。異常を感じた場合、あらかじめ設定したルールでブザーライトを鳴動、もしくは信号発出
4
AIが発出した信号を、ブザーライトまたは排出装置に送ります
検知例・導入事例
食品
異物混入、変色、
個数の過不足
化粧品
キズ、ひび割れ、異物
混入、汚れ、印刷ずれ
錠剤
キズ、異物混入
ボトル・ラベル
キズ、異物混入、印刷
ずれ、ラベル剥がれ
梱包
キズ、へこみ、変色、
よごれ、穴あき
アンプル
キズ、ひび割れ、異物
混入、よごれ、溶接不良
ゴールドパック株式会社様
" 最新のAI技術を活用し、検査精度と作業効率を大幅に向上させることができました。"
導入フロー
＼初期サンプル
簡単3ステップ!
1month
step
01
ヒアリング・初期検討
検査要件や現場環境、課題・ご要望をヒアリングし、ご提供いただいたサンプル画像をもとに、制度検証レポートを作成いたします。
2months
step
02
PoC(実証実験)とご提案
弊社スタッフが現地にお伺いし、 実際の稼働環境でデータを取得し、AIモデルの精度検証を実施いたします。 併せて、設備構成案と概算プラン(参考見積)をご提案いたします。
4months
step
03
ご導入・運用
検証結果とご提案内容を踏まえて打ち合わせを行い、最終的な仕様・設備構成・導入スケジュールなどを確定いたします。 その後、弊社が設置・稼働確認・操作説明まで一貫して対応し、運用を開始いたします。
導入後も安定稼働・精度維持に向けたサポートを継続いたします。
AI外観検査システム「TRACKBOTT」
誕生の物語と未来への挑戦
苦悩から生まれた革新、そして日本の未来へ
1
苦悩から始まった挑戦
私たちがAI画像外観検査装置「TRACKBOTT」の開発に挑んだきっかけは、日配式弁当事業を営む (株)ミールジャパンのM&Aでした。
お弁当工場では、夜を徹して従業員が調理・盛り付け・配送に心を尽くしていました。
しかし現場の努力とは裏腹に、異物混入に関するクレームが見受けられていました。
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本来工場へ持ち込まれるはずのない異物
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確認が難しく、疑念だけが残るクレーム
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毎回、謝罪するしかない責任者の姿
原因究明には異物の成分分析や報告に多大な時間とコストがかかり、従業員の士気も信頼も失われていく。 ―この現実を前に、「何としても解決したい」という想いが私たちの挑戦の原点となりました。
2.大学との出会いー希望の灯火
こちらから続きが読めます ➤
大手食品企業様向けにDX化について
弊社TRACKBOTTについてのセミナー協力も実施しております。
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