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外観検査
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最終更新日: 2023/12/26

外観検査とは?

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、画像検査機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。
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機能・用語解説

外観検査サービス・企業一覧

Preferred Newtorks Visual Inspectionロゴ

Preferred Networks Visual Inspection 株式会社Preferred Networks

Preferred Networksが提供する「Preferred Networks Visual Inspection」は、①不良箇所塗りつぶし作業が不要、②少量の学習データでも学習可能、③独自モデルによる高い精度で過検知を改善を特徴とするAI外観検査ソフトウェアです。

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株式会社DIVERTロゴ

ウクライナの高品質低価格なAI受託開発 株式会社DIVERT

完全オーダーメイドのAIプラットフォームを構築します 既存のパッケージのAI製品では痒い所に手の届かなかった皆様へ企画から参画し伴走しながら、ご希望のAIプラットフォームの構築のお手伝いも可能です 生成AIから画像処理まで幅広くお気軽にご相談くださいその他、アプリ・システム開発からハードの調達、DX支援など幅広くご対応いたします

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CC-Dash AIロゴ

CC-Dash AI 株式会社 クロスキャット

〜AI活用の最初の一歩に是非ご活用ください〜クロスキャットが提供する「CC-Dash AI」は、AI技術を活用した コンサルティングサービスとPoCサービスをご提供しています。 お客様のビジネス課題を解決するために、 専門の技術チームがヒアリングからPoCまでの一連のプロセスをサポートいたします。

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CC Dash AI(コンサルティングサービス)  500,000円
CC Dash AI(PoCサービス) 2,000,000円
なし なし なし
Daedalus株式会社ロゴ

Daedalus(ダイダロス) の画像認識エンジン開発サービス Daedalus株式会社

Daedalus(ダイダロス) の画像認識エンジン開発サービスは、御社の課題に合わせた画像認識・解析AI技術を提案します。コンサルティング~開発案件まで一気通貫してソリューションを提供可能です。

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ご要件に応じて要御見積もり - - -
Daedalus株式会社ロゴ

Daedalus (ダイダロス)のAI技術導入サービス Daedalus株式会社

Daedalus(ダイダロス) のAI技術導入サービスは、御社の課題に合わせて様々なAIソリューションを提供します。生成AI、画像認識、需要予測、データ解析、レコメンド開発までオールジャンルの対応が可能です。

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ご要件に応じて要御見積もり - - -
Fastlabelロゴ

外観検査AIモデル学習データ生成AIツール FastLabel株式会社

FastLabel株式会社が提供するデータ生成ツールは、Generative AIを使用して学習・評価データを自動で生成。アノテーションツールと連携させることで、データ生成〜アノテーションまでを一気通貫で実行可能です。

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伴走型AI/ LLMソリューション 株式会社QuackShift

Quackshiftは、テキスト情報や画像情報などのデータを活用し、AI導入を通じて現場の業務プロセス改善や新規価値創出を実現するスタートアップ企業です。AIサービス構築や社内サービス等に迅速にAI技術を組み込むことができます。

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70万円/月〜 なし なし あり
Fiby株式会社ロゴ

先端技術を最短経路で実装 AI 受託開発・導入支援 Fiby株式会社

Fiby株式会社が提供する「AI受託開発・導入支援」サービスは、お客様の課題を解決するための最適な提案を、豊富な実績と高い技術力で実現します。

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株式会社Elithロゴ

AI開発のトータルサポート 株式会社Elith

株式会社Elithが提供する「AI開発のトータルサポート」は、東京大学松尾研究所発スタートアップであり、日本ディープラーニング協会正会員企業でもある弊社の確かな技術をもったメンバーが、AI開発・伴走支援・コンサルティングなど、お客様のニーズに合わせて幅広くご支援します。

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100万円/月 〜 なし なし あり
DAI Labs株式会社ロゴ

DAI Labsの研究開発サービス DAI Labs株式会社

DAI Labsが提供するAI研究開発サービスは、業務効率を向上させ、新規価値を創出するためのAI構築を迅速に実現させます。

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SREホールディングス株式会社ロゴ

画像認識AIソリューション SREホールディングス株式会社

人検出・追跡、物体認識、3次元認識技術などの画像認識AIソリューションを用いて、幅広い業種、分野の課題解決を行っています。

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GROW-Vロゴ

GROW-V 株式会社a-robo

AIが​金型破損と不良品流出を防ぎます。 プラスチック成形中の異常を検知し成形機を制御するカメラシステムです。 「落下不良」や「ピン折れ」、「インサート金具挿入ミス」「ショートショット」等、 あらゆる異常から大切な金型と製品を守ります。

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ソーバル株式会社ロゴ

AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング) ソーバル株式会社

ソーバル株式会社が提供する「AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)」は、お客様の課題を聞かせて頂き、AIエンジニアリングとデータサイエンスによって解決する支援をさせて頂くサービスです。

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SciCSロゴ

コンクリート劣化検出 画像処理技術 SciCS サイエンスパーク株式会社

コンクリート劣化検出 画像処理技術 手作業・目視だった土木インフラ劣化チェックサイエンスパーク株式会社が提供する高機能なコンクリート劣化検出 画像処理技術 SciCSならクオリティの引き上げ、低コスト化が叶います

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NeuralNetworkConsolerogo

Neural Network Console ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社が提供する「Neural Network Console」は、コーディング無しでディープラーニングを用いた高度なAI開発を実現します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
法人版 基本料金:月額50,000円~ お問合せください お問合せください お問合せください
DEEPS

DEEPS 株式会社creato

「DEEPS」は、不良箇所や正常箇所をAIで学習させ、AIモデルを構築。カメラやPLCと連携することで、様々な検査装置での、高精度なAI外観検査が実現できます。さらに蓄積した検査データは傾向分析として活用ができるため、スマート工場化に貢献します。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問い合わせください お問い合わせください お問い合わせください あり

AI外観検査機 株式会社スカイディスク

株式会社スカイディスクが提供する「AI外観検査機」は、アルゴリズムだけでなく、「AIが特徴を抽出しやすい画像データ収集方法」まで設計・開発します!

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
お問合せください お問合せください お問合せください サンプルワーク送付にて、撮像環境についての簡易レポート作成・プロジェクトのご提案まで無料です。
株式会社コーピーロゴ

CONFIDE for Factory 株式会社コーピー

株式会社コーピーは東大とフランス研究機関発のAI R&Dカンパニーです。株式会社コーピーが提供する「CONFIDE for Factory」は、外観検査へAIを導入してみたものの、NGサンプル不足でAIの学習や検証が進まないお客様向けに、少数のNGサンプルから多数のNGサンプルを生成するソリューションの提供を開始しております。

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AIアルゴリズム「Package20™」

AIアルゴリズム「Package20」 株式会社AID

性別・年齢等を識別する「顧客属性推定」、乗り物や人などを検出する「物体検知」、店舗内の混雑状況などを把握するための「滞在人数カウント」、工場現場での安全性チェックに有効な「ヘルメット検知」など、 様々な商用シーンで活用いただけるAIアルゴリズム20種をパッケージ化して提供しています。ご利用は、ソラコム製AIカメラ「S+ Camera」にAIアルゴリズム「Package20」をインストールいただくだけです。

利用料金 初期費用 無料プラン 無料トライアル
9,800円(税込み) 初期費用無料 - お問合せください

エッジデバイス 組込AIモデル開発受託 株式会社AID

株式会社AIDが提供する「エッジデバイス 組込AIモデル開発受託」は、特定用途が高く、高度なAI開発が必要な案件を中心に、お客様のご要望に応じたAI技術の導入提案、及びエッジデバイス向けAIアルゴリズムの開発受託を行います。 Nvidia Jetson、Raspberry Pi、Google Coral TPU、ソラコム S+ Camera、Panasonic Vieureka等、多様なエッジデバイスに対応しており、可視光カメラに加え、赤外線、LiDARセンサーの活用経験も豊富にございます。

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外観検査機能比較表

製品名

GROW-V

AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)

Impulse(外観検査)

DAI Labsの研究開発サービス

機能

AIによるカメラシステムでプラスチック成形中の異常を検知し成形機を制御し、金型破損と不良品流出を防ぎます。

お客様の課題に対してAI・データを活用して解決する支援サービス

お客様の現場で鍛えられたAI外観検査システム

利用料金 お問合せください お問合せください お問合せください お問合せください
初期費用 お問合せください 必要ありません お問合せください お問合せください
無料プラン お問合わせください
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お問合わせください お問合わせください
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「AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)」の
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「Impulse(外観検査)」の
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「DAI Labsの研究開発サービス」の
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外観検査の機能・用語解説

AI・DX用語集
機能名・用語 解説
異常検知 AIが計測値を機械学習することによって、異常をいち早く検知するための手法です。不正な取引を検知するために用いられたり、工場などでの装置の故障予測に用いられます。
異常項目の特定 取得した画像をもとに、検査対象のどこに、どのような異常項目が存在しているのかを自動で特定していきます。
オンプレミス型 社内にシステムを置くタイプのことです。従業員が使用するパソコンごとにソフトウェアをインストールする必要があります。
外観検査 一般的に「部品・製品の品質を維持するためにチェックする業務」のこと。主にチェックしていくのは、部品(製品)の汚れや異物混入の有無、傷、欠け、変形といった点です。
画像処理 製造業などの外観検査では、適切な情報を抽出できるよう、画像データをフィルター処理します。代表的なものに「ノイズ除去」「明るさ調整」「エッジ強調」「コントラスト調整」などがあります。
教師あり学習 過去の蓄積されたデータからパターンを見出して新しいデータが異常現象に当てはまる確率を算出します。
教師なし学習 十分な過去のデータが存在しない場合でも既知のデータをグループ分けして異常を検知することができる手法です。
クラウド型 サーバー上にシステムが置かれているタイプのことです。iPhoneやAndroidなどのスマホ、PC、タブレットなど、端末からインターネットを介してアクセス可能です。
製作段階での外観検査 本来の仕様と異なる部分がないか、形状や組み合わせの形などをチェックしていきます。また、図面寸法とも差がないか、変色や色ムラがないか、印刷文字の位置が適切かなどをチェックしていきます。
製品組み立て後の外観検査 仕上がりの程度を確認したり、欠けている部分がないかをチェックしたりします。
表面処理後の外観検査 表面の感触に違和感がないか、また製品によってはシワや曇りがないかチェックしたりします。それに加え、表面の傷や汚れ、異物の付着なども確認していきます。
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外観検査の方法や種類

外観検査は、主に以下のような種類に分けることができます。

・製作段階での外観検査

本来の仕様と異なる部分がないか、形状や組み合わせの形などをチェックしていきます。また、図面寸法とも差がないか、変色や色ムラがないか、印刷文字の位置が適切かなどをチェックしていきます。

・表面処理後の外観検査

表面の感触に違和感がないか、また製品によってはシワや曇りがないかチェックしたりします。それに加え、表面の傷や汚れ、異物の付着なども確認していきます。

・製品組み立て後の外観検査

仕上がりの程度を確認したり、欠けている部分がないかをチェックしたりします。このようなかたちで外観検査を行う目的は、「部品(製品)の不良品が出ないようにすること」に他なりません。不良品を出荷してしまった場合、当然その不良品が購入される可能性があります。

上記のような分類方法以外にも、外観検査は「インライン検査」「オフライン検査」という2つの種類に分類されることがあります。

・インライン検査

インライン検査は、主にライン生産方式の工場において用いられる検査方法であり、生産ラインを稼働させている状態で製品を分析するために行う「リアルタイム検査」のことを指します。インライン検査は、さまざまなものを対象に行うことができるのが特徴です。

・オフライン検査

オフライン検査とは、生産ラインの外にある検査工程において行われる検査のことです。生産ラインに検査工程が組み込まれているインライン検査とは異なり、生産ラインの外で検査を行うため、より精密な検査を実施したい場合におすすめの方法といえます。

外観検査でAIを活用するメリットデメリット

外観検査でAIを活用した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットを詳しくみていきましょう。

外観検査でAIを活用するメリット

・人材不足の解消

昨今は製造業をはじめとするさまざまな業界で人材不足が大きな課題となっています。人材不足を解消するためには、業務効率化や業務自動化が欠かせません。それを実現するための方法として注目されているのが、AIを活用した業務効率化なのです。AIを活用した外観検査システムによって自動化を実現できれば、人材が集まりにくい地方工場でも問題なく稼働できるようになります。

・ヒューマンエラーの防止

人の目による外観検査は、従業員の体調や経験値によって検査の精度に差が生まれてしまう傾向にあります。そのため、どうしてもヒューマンエラーが起こってしまいがちです。

しかし、AIを活用した外観検査システムによって自動化すれば、高い精度を維持することができます。人間のように疲労が蓄積されるわけでもないため、極寒の中作業しなければならないような環境でも高い精度を維持できるのです。

・昼夜関係なく検査可能

人による作業は疲労が蓄積されるため、長時間の稼働は現実的ではありません。特に近年は働き方改革が進んでいるため、長時間労働によって生産性をカバーするという考え方は不適切です。

その点、外観検査システムであれば疲労が蓄積されることはないため、昼夜関係なく検査を行えるようになります。高い精度の外観検査を昼夜関係なく行える点は、大きなメリットといえます。

外観検査でAIを活用するデメリット

・学習期間を設けなければならない

外観検査でAIを活用する場合、一定期間のデータ蓄積と学習が必要になります。導入後すぐに運用開始できるわけではないため、導入する前の段階から「学習期間が必要になること」を把握した上で計画を立てることが大切です。

・適切なシステムを選ばなければ成果につながらない

現在はさまざまな種類のAI製品が存在するため、自社の検査に最適なシステムを選ばなければ成果につながらない可能性があります。そのため、導入前の段階で課題や目的を明確化し、目的を達成するための機能が搭載されている製品を選択することが大切です。

外観検査AI製品の選び方

では、実際に外観検査AI製品を導入する場合、どのような点に着目して選べば良いのでしょうか。外観検査AI製品の選び方について、詳しくみていきましょう。

課題目的を明確にする

業務状況を把握した後は、自社が解決したい課題やAIを導入する目的を明確にしていきましょう。この段階では、以下のようにできるだけ具体的な課題・目的を立てていきます。

  • 現在2人日かかっている生産ラインで、検査作業を1人日にしたい
  • 工場で製造している部品の欠損・劣化を自動検出し、業務効率を改善したい
  • 食品への異物混入検査を自動検知に切り替え、検査精度を向上させたい

検査項目を定義する

一般的に、外観検査AIの手法は「良品・不良品の画像データをAIに学習させる」というものです。精度の高い検査を行うためには、外観にどのような特徴があれば不良品に当たるのか検査基準を明確に定めておくことが重要です。

また、通常AIに学習させるデータ収集は人が行うため、データ収集の担当者ごとに検証基準が異らないよう「基準を標準化」させる必要があります。基準設定のポイントは、文字や写真だけで定義するのではなく実物で確認できるよう見本を用意することです。

<見本の種類>

  • 標準見本
    品質の標準を示した製品見本。
  • 限度見本
    良品・不良品の限度を示した製品見本。
    (良品と不良品の境目を示すための見本であるため、検査基準を満たす程度の誤差を含む。)
  • 不良見本
    不良品の条件を示した製品見本。

外観検査AI導入前の注意点

以上を参考に見本を用意し、検査基準を「明確化・標準化」しましょう。

なお、以下の記事では判定可能な製品の例などもご紹介していますので、ぜひこちらも併せてご覧ください。

AIを活用した外観検査とは?手順やメリット、価格を紹介

検査方法を定める

各検査項目をどのような方法で検査するのか、定めていきます。外観検査基準書には、「検査の頻度」「検査サンプリング数」「測定器」などを記載しておくと良いでしょう。

管理方法を検討

定量化できない項目に関しては、計数値を管理するタイプの管理図を用いて品質管理を行います。この管理図には、「c管理図」「u管理図」「np管理図」「p管理図」という4つの種類が存在するため、外観検査基準書には使用する管理図の種類を記載しておく必要があるでしょう。

ちなみに、使用する管理図の種類は、「管理したいのは不適合数か不適合品数か」「サンプルの大きさを一定にできるかどうか」の2点で決まります。不適合数とは、1つの製品に対して、あるモードの不良となる箇所が何個あるかをカウントした値のこと。不適合品数とは、不良となる箇所を含む製品の数のことです。

不良品の処置方法を定める

不良品が発生したときの処置方法について、具体的な手順を記載します。手直しできるかどうか、不良品の分析は必要なのか、保管する必要はあるのか、といった判断基準の詳細をあらかじめ記載しておくと、不良品発生時の対応もスムーズに行えるでしょう。

該当製品を検討

課題目的・検査項目・検査方法・管理方法を明確化したら、実際に該当する製品を検討していきます。先ほどもご紹介したように、現在はさまざまな種類の製品が存在しており、特徴や機能も大きく異なりますので、上記のポイントを明確化しておくと、自社にとって最適な製品を選びやすくなるでしょう。

外観検査AI導入の手引き

アイスマイリーでは、中小企業に向けて工場での外観検査AI導入のための基本から実践的なトピックをまとめた「外観検査AI導入の手引き」を無料で配布しています。

本資料では、見積もりの項目や検査工程設計の考え方など、AIに詳しくない企業様にとっての「わからない」「教えてほしい」というポイントをまとめています。導入を検討される際には、ぜひこちらの「外観検査AI導入の手引き」をご活用ください。

外観検査AI導入の手引き


外観検査AI導入の手引きをダウンロードされたい方は、以下の「外観検査AI導入の手引きを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「外観検査AI導入の手引き」と記載の上、送信してください。

外観検査AI導入の手引きを無料でダウンロードする

外観検査AIカオスマップ

数ある「外観検査AI」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「外観検査AI」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、対象と提供形態別にセグメントされた外観検査AIカオスマップです。

外観検査AIのセグメント別製品一覧上記をご覧いただくと分かるように、外観検査AIは大きく分けて4つにセグメントできます。この便利なカオスマップは、以下の「​​外観検査AIカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。

外観検査AIカオスマップを無料でダウンロードする

外観検査AI導入後の運用のポイント

外観検査AIを導入する際は、課題目的・検査項目・検査方法・管理方法などを事前に明確化した上で、適切な製品を選択することが大切です。また、外観検査AIには数多くのメリットがある反面、いくつかデメリットも存在するため、今回ご紹介したポイントを把握した上で、導入を検討していくと良いでしょう。

そして何より、外観検査AIは導入がゴールではなく「スタート地点」である点にも注意が必要です。場合によっては外観検査AIを運用していく中で、「精度がなかなか向上しない」という問題が発生することもあります。そのようなときは、下記のポイントを確認しましょう。

適切なデータを用意する

外観検査AIの精度を左右する大きな要因は「学習させるデータの質と量」です。
一般的に、外観検査AIの精度を向上させるためには、大量の不良品の画像データが必要です。
また以下のようなデータは画質が低いため、学習させる前に調整できないか検討が必要です。

  • 画像が明るすぎるもしくは暗すぎる
  • 対象物以外のものが写り込んでいる

外観検査AI導入後の運用のポイント

外観検査AIを導入したけれど期待していた精度に満たない場合は、学習させるデータの質と量の改善をおすすめします。

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

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