外観検査自動化のAIの仕組みとは？目視だった品質管理作業を効率化

最終更新日:2024/04/04

製造業において、より質の高い製品を出荷し続ける上では「外観検査」が欠かせません。そのため、多くの企業では目視での外観検査を取り入れ、品質を管理してきたのが一般的かと思います。

しかし近年では慢性的な人材不足に悩まされるケースも少なくなく、これまで当たり前のように確保できていた「目視での外観検査を行う検査員」の確保が難しくなりつつあるのです。

そういった人材不足が原因で、検査員の負担が大きくなり、場合によっては外観検査の質に影響が出てしまう可能性も否めないです。そんな中、外観検査を効率化させる手段として注目されているのが「AI・人工知能を活用した外観検査」です。

今回は、外観検査の効率化を実現するAIの仕組みについてご紹介していきますので、ぜひ参考にしてください。

外観検査について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AIを活用した外観検査とは？手順やメリット、価格を紹介

外観検査にAIを活用するメリットとは

冒頭でもご紹介したように、近年は慢性的な人手不足に苦しめられる企業も少なくないため、これまで通り検査員を確保し続けるのは難しい状況にあります。また、仮に検査員を確保することができたとしても、その検査員がいきなり「既存のベテラン検査員」のようにスピーディーかつ高品質の作業を行えるわけではありません。少なくとも、必要最低限の知識を養ってもらうための教育が必要になるでしょう。

要するに、不足している検査員を補うことができたとしても、一定以上の作業品質まで高めていくには時間を要するということです。そのため、目視による外観検査というのは、どうしても検査員一人ひとりの「経験」「体調」「モチベーション」といった要因に左右されてしまうことが課題とされていました。

しかし、近年注目されている「AI」を活用すれば個々の経験や体調などに依存することなく、常に一定の質とスピードで外観検査を進めていくことが可能になります。検査員のように「経験値」や「モチベーション」に左右されることなく、一定の品質を保てるようになることは極めて大きなメリットといえるのではないでしょうか。もちろん、目視での外観検査では見落としてしまう可能性もありましたが、AIによる外観検査であればミスが生じる可能性も大幅に減少させることが可能です。

では、そのAIを活用した外観検査というのは、具体的にどのような仕組みなのでしょうか。ここからは、その仕組みについて詳しくみていきましょう。

AI外観検査の仕組み

現在は多くの企業が「AI外観検査ソリューション」を提供していますが、それらの中で多く採用されているのが「AIによる画像認識技術」を活用したものです。AIによる画像認識技術を活用することで、これまでの目視ではもちろんのこと、画像検査期でも識別困難だった検査を実施することが可能になります。

その具体的なシステム構成イメージとしては、まず初めにこれまでの不良画像（もしくは良品画像）などを大量に収集して画像認識モデルの生成を行います。次に、既存の画像検査機などに対象となる製品の画像を認識させていきます。

そして、画像認識モデルを用いて対象物の画像をAIに判定してもらい、その判定結果を送信していくという流れです。もちろん、異常が見つかれば即座に察知することができるため、より正確かつスピーディーに外観検査を進めていくことができます。

場合によっては、この仕組みをご覧になっただけでは「従来の画像処理と対して変わらないのでは？」と思われる方もいらっしゃるかもしれません。しかし、AIを活用した外観検査は、「特徴点の抽出」という作業さえも自動化できるという点が大きなポイントです。

AIは大量のデータを分析していく作業を得意としていますので、外観検査に必要な不良画像（良品画像）のデータが多くなるにつれて検査の品質を高めていくことができます。これは、従来の方法ではできない大きな魅力といえるのではないでしょうか。

外観検査においてデータ分析を支援するサービスも登場

最近では、外観検査において非常に重要な「データ分析」や「データ可視化」を支援するサービスも併せて提供している企業も存在します。Panasonicが提供しているAI外観検査ソリューションは、まさにそのひとつです。Panasonicでは、データ分析に特化した部門が設けられており、その部門にはデータ解析士が多数在籍しています。そのため、AI外観検査ソリューションの提供を行うと同時に、データ可視化・分析といった部分での運用後支援も行っているのです。

具体的にはBIツールを活用して検査データの集計と可視化を行い、それを工程の改善に向けたデータ分析に活かしていくというもの。ただAIを活用するだけでもこれまで以上の成果は期待できますが、やはり外観検査に関わる以上は、担当者それぞれが外観検査に関する知識をしっかりと養っておくことが大切になるでしょう。

「なぜその結果に至ったのか」といった部分までしっかりと把握しておくことで、よりAI外観検査ソリューションを上手く活用できるようになるからです。もちろん、AIがミスを犯す可能性は極めて低くなりつつありますが、絶対にミスをしないとは言い切れません。

一つひとつの判定結果に対して適切な分析を行えるようにしていく上でも、Panasonicが提供しているデータ分析・可視化支援などは有効活用できる余地があるのではないでしょうか。

(参照：Panasonic　AI外観検査ソリューション)

AI外観検査は効率化だけでなく検査の品質向上にも貢献

なお、実際にAI外観検査ソリューションを導入したことで一定の成果を得られている企業も多く存在します。中には、AI外観検査ソリューションを導入したことでオペレーション時間を平均77%減少させることに成功した事例もあるようです。また、「不良品」という分類を15種類から89種類に細分化したことで、さらなる品質改善につなげていった例も存在します。

昨今は特に検査員を確保するのが難しくなりつつある状況ですので、一人ひとりの作業量を増やして対策するという方法は現実的とはいえません。その作業量の増加によって疲労度が増し、検査の品質低下を招いてしまう可能性もあるからです。その点、AIであれば常に一定の品質で検査を行っていくことが可能になります。まさに人手不足という問題を解消する上で最適な手段といえるのではないでしょうか。

今後の製造業におけるAI活用にも、ますます注目が集まります。

画像認識について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
画像認識とは？AIを使った仕組みや最新の活用事例を紹介

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AIsmiley編集部

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