最終更新日：2024-04-03
AIによる外観検査とは？目視検査との違いは？メリット・画像解析導入手順・注意点を徹底解説！
近年、従来実施されていた外観検査にAIが活用され始めています。しかし、「AIを活用した外観検査とは？」「AIによる外観検査を導入する際のポイントとは？」といった疑問をお持ちの方も多いでしょう。
AIによる外観検査は注目されている部分ではありますが、必要性がわからなければ導入には踏み切れません。実際どのような機能・ポイントを見極めるべきか把握しておくことで、AI外観検査の導入を検討できるでしょう。
そこで本記事では、
また、AI Marketでは
また、外観検査のAIシステム開発に強い、プロ厳選のAI開発会社の記事では、外観検査を得意とする会社を紹介していますので、ぜひご参考ください。
※本記事の一部は、生成AIの代表格であるChatGPTを利用して作成された記事です。編集部により、文章の調整、画像挿入等の編集を行っております。
目次
AI外観検査と従来の目視検査の違い
AIと人間の目視による外観検査は、それぞれ異なる特性とメリットを持っています。目視検査は、製造業における品質管理の主要な工程の一つです。
しかし、人間による検査は個々の能力や集中力、疲労度に左右され、一貫性と精度に課題があります。また、労働コストや時間も大きな負担となります。
AIによる外観検査は、これらの課題を解決するための強力なソリューションとなり得ます。AI検査は機械学習と画像認識（物体検出）技術を活用し、一貫性と高い精度を持ち、人間の疲労や能力のバラツキを気にすることなく24時間稼働できます。
外観検査のベースとなる物体検出の技術、及び物体検出を可能にするディープラーニング手法の種類についてこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。
そもそも、AIとは？、分析手法の種類、ビジネスへの導入事例などを学べる初心者向け完全解説記事はこちらです。
また、検査結果をデータとして収集し分析することで、検査プロセスの最適化も可能です。
AIを活用して外観検査を実施する4つのメリット
これまでは目視で実施されることの多かった外観検査ですが、AIを活用した外観検査に取り組む企業も非常に多くなっています。
ここでは、AIで外観検査を行う以下のメリットを解説します。
- 生産性の向上
- クオリティの高い安定した検査が可能
- 自動化による人件費削減
- データ収集と分析による検査プロセスの最適化
生産性の向上
AIは疲労や注意力の低下を感じることなく、定量的なデータを迅速に分析可能です。検査時間が大幅に短縮され、生産効率が向上するでしょう。
また、短時間で大量のデータを分析するAIにより、製品のサイクルタイムが短縮され、全体の生産性が高まります。
製造現場では、トラブルが発生すると人的リソースを割くことになるため、外観検査の終了が遅くなったり、他の業務への支障が発生してしまいます。また、外観検査に人材を派遣してしまうと、スムーズにトラブルを対処できない可能性もあります。
そのため、AI外観検査を導入し、スピードを早めることで、業務効率と生産性を向上できるでしょう。
クオリティの高い安定した検査が可能
AIは画像認識と機械学習の技術を活用して、細かい欠陥や異常を確実に検出します。これにより、人間が見逃しやすい微細な欠陥も見逃さずに検出することが可能となり、品質管理が強化されます。
また、AIは経験や直感に依存することなく、一貫した基準で検査を行います。AIが取得した画像を元に、常に一定の品質でチェックを行うことが可能なため、人間の目では見逃してしまいそうなちょっとした不良も発見可能です。
インライン検査では多くの製品の中から、不良品がないか見つけ出すことは難しいでしょう。しかし、AI外観検査ではクオリティの高い安定した検査が期待できます。
ただし、AIが常に100％の精度を出せるわけではありませんので、過信しすぎずに、適切な運用方法を設計する必要があります。
自動化による人件費削減
AIによる外観検査は、検査作業の自動化に貢献します。これにより、人間が行っていた時間と労力のかかる検査作業から解放され、他の重要な業務に注力できるようになります。結果的に、人件費を大幅に削減することが可能になります。
データ収集と分析による検査プロセスの最適化
AI外観検査システムは、検査データをリアルタイムで収集し、分析します。このデータを使用することで、製造プロセスの問題点を特定し、改善するための具体的な指標を提供します。
さらに、AIはそのデータから学習し、検査プロセス自体を最適化していく能力も持っています。
AI外観検査を製造業に導入する手順8ステップ
以下のステップは大まかな流れを示していますが、実際の導入プロジェクトでは、製品の特性や検査の要求、組織の状況などに応じて適応的に進めることが求められます。
現状の確認
AI外観検査を導入する前に、製品の特性、製造プロセスの特性、検査環境など、現状の検査プロセスについて詳しく理解する必要があります。さらに、導入に当たっては具体的な目標を設定し、その目標が現実的で達成可能なものであることを確認する必要があります。
プロジェクトの計画と資源の確保
プロジェクトの初期段階では、目標の設定、予算の確定、スケジュールの作成、人材の配置などを含む詳細な計画を立てます。この段階で必要な資源を確保することで、プロジェクトが順調に進行することができます。
必要な機器とソフトウェア
AI外観検査には特定のハードウェアとソフトウェアが必要です。カメラやセンサーは製品の特性や検査の要求に応じて選ばれます。
また、AIソフトウェアは画像分析と機械学習の能力を持ち、頻繁にアップデートされていることが望ましいです。
選択されたカメラやセンサーを適切な位置に設置し、AIソフトウェアをインストールして設定します。この段階では、検査プロセスに応じた適切な設定を行うことが重要です。
データ収集とラベリング（アノテーション）
AIシステムの訓練のためには、大量の画像データとそのラベルが必要です。このプロセスでは、製品の良品と不良品の外観を撮影し、それらの画像を集めます。その後、それぞれの画像に「良品」または「不良品」のラベルを付けます。
この作業は専門知識を持った人間によって行われることが多く、高品質なラベル付けが精度向上に大いに寄与します。この作業はアノテーションと呼ばれ、AIシステム開発の根幹をなす作業です。
こちらでAI開発におけるアノテーションの重要性を詳しく説明しています。
AIシステムの訓練と検査精度の評価
収集したデータを用いてAIシステムを訓練します。このステップでは、機械学習アルゴリズムがデータを学習し、良品と不良品を区別する能力を獲得します。
訓練後のモデルは、最適化され、新たな画像に対する予測性能が向上します。
精度検証と改善のフィードバックループ
訓練後は、検査精度を評価するためにテストデータを用いてシステムを評価します。検証データセットを用いてAIモデルの精度を評価します。
これによりモデルの実際の性能を確認し、必要であれば改善のフィードバックループに戻ります。この過程は繰り返し行われ、モデルの精度が要求水準に達するまで続けられます。
本番環境へのデプロイ
システムのパフォーマンスが満足できるレベルに達したら、本番環境にデプロイします。デプロイ後もシステムのパフォーマンスを定期的に監視し、必要に応じてシステムを再訓練します。
チームの研修とサポート体制
AI外観検査システムを効果的に運用するためには、チームメンバーの研修が重要です。特に、システムの操作方法、データ収集とラベリングの手順、問題発生時のトラブルシューティングなどを理解する必要があります。
また、システム供給者からのサポート体制も重要です。供給者が定期的にシステムのパフォーマンスを監視し、必要なメンテナンスやアップデートを行うことで、システムの長期的な安定性と効果を確保します。
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AI外観検査の導入コスト
AI外観検査システムの導入には、初期導入コストと維持費の両方が発生します。また、これらのコストとシステムの効果を比較してROI（投資回収期間）を見積もることも重要です。
初期導入コスト
AI外観検査システムの初期導入コストには、次の要素が含まれます。
- 機器購入
検査カメラやセンサー、サーバー等のハードウェアの購入費用が含まれます。 - ソフトウェアライセンス
AIソフトウェアのライセンス費用や、必要に応じて開発されるカスタムソフトウェアの開発費用が含まれます。 - システム設置と設定
機器の設置やソフトウェアの設定、テストなどにかかる工事費や人件費が含まれます。 - データ収集とラベリング
AIの学習データの収集やラベリングにかかるコストも大きな部分を占めます。 - 研修
AIシステムを運用するスタッフの研修費用も必要となります。
維持費
初期導入後も、次のような維持費が発生します。
- ソフトウェアライセンス更新
AIソフトウェアのライセンスは定期的に更新が必要です。 - 機器の保守・修理
検査カメラやセンサーなどの機器は、定期的な保守や予期せぬ故障による修理が必要です。 - データのストレージ
AIシステムは大量のデータを扱うため、データの保存には適切なストレージが必要です。 - システムのアップデート
AIソフトウェアは定期的なアップデートが必要で、これには人件費や時間がかかります。
ROIの見積もり
ROIを見積もる際には、導入コストと維持費を投資として、その対価として得られる利益を見積もる必要があります。AI外観検査システムの場合、利益は以下のような形で現れます。
- 効率的な生産
高速な検査による生産効率の向上 - 品質改善
高精度な検査による製品品質の改善 - コスト削減
人手による検査からの脱却による人件費の削減
これらの利益を金額に換算し、導入コストと比較することでROIを見積もることができます。
AI外観検査が有効な製造業の事例3選
AI外観検査は、さまざまな製造業に適用可能ですが、その効果は製品の特性や生産プロセスによります。以下に、特にAI外観検査が有効であるとされる製造業の事例をご紹介します。
自動車部品製造業
自動車部品製造業では、部品の品質が直接的に車両の性能や安全性に影響を及ぼします。従来の目視検査では、ヒューマンエラーや疲労などが影響し、欠陥部分を見逃すリスクがありました。
例えば、シリンダーブロックやピストンなどの部品の製造過程で、AI外観検査を用いて微細なキズや形状の不整合などを検出することが可能になります。これにより、不良品の早期発見と迅速な対応が可能となり、全体的な製造コストの削減と品質保証が実現できます。
AI外観検査の導入により、高速かつ高精度な検査が可能になり、生産効率の向上とともに品質保証のレベルを大幅に高めることができました。
電子部品製造業の事例
電子部品製造業では、微細な欠陥が製品の性能に大きな影響を与えます。人間の目には確認できないような微細な欠陥でも、AI検査システムは高精度なカメラと精緻な検出アルゴリズムにより、これらの欠陥を検出することが可能です。
半導体チップの製造が一例として挙げられます。半導体チップの製造プロセスは複雑で、多数の微細な部分が存在します。AI外観検査を用いることで、製造プロセス中の各ステップで発生する可能性のある微細な欠陥をリアルタイムで検出することが可能になります。
また、AI外観検査は大量のデータを分析することができるため、生産プロセスの中で発生する欠陥のパターンを見つけ出し、原因分析に役立てることが可能です。
食品製造業の事例
食品製造業では、製品の色や形、サイズなど外観がその品質を示す重要な要素です。特に、生鮮食品のように製品のバラつきが大きい場合、AI外観検査は一貫した品質評価を行う上で有効です。
パン工場の製造ラインでの使用が具体的な事例となります。焼き上がったパンの色、形状、サイズをAI外観検査で評価することで、一貫した品質のパンを製造することが可能になります。また、焼き色が均一でないパンや形状に問題があるパンを早期に検出し、その製造工程を見直すことで、品質向上と生産効率の改善を実現します。
さらに、AI外観検査により検査時間を短縮することで、鮮度を保ったまま迅速な製品出荷を可能にします。
AIによる外観検査を導入する際の注意点と対策方法
AIによる外観検査を導入する際のポイントを解説します。AI外観検査を導入する際には、いくつかのリスクが伴います。それらを理解し、対策を講じることで、導入プロジェクトの成功確率を高めることが可能です。
- 適切なデータが必要
AI外観検査は導入してすぐに運用できるわけではありません。一定期間学習を行う時間が必要です。 - 自社に合わせたシステムの選択が必要
自社が取扱う製品がシステムに適していない場合は高い精度は期待できません。 - エリアカメラにするかラインカメラにするか
エリアカメラは比較的安価で設定が簡単です。ラインカメラは価格が高く、機材設定が難しいですが均一に照明を当てられます。 - 導入コストを見積もる
開発会社や導入するAI外観検査システム、製造ライン数やどのような外観検査を行うなどによって費用は異なります。 - エッジサーバの有無を確認
エッジサーバーとは、AIが搭載され、エッジAIとして判断を下すシステムを指します。効率的に外観検査ができます。 - 期待した精度との差
AIモデルの精度が期待通りに達成できない問題が出ることがあります。事前の概念実証（POC）の実施や、経験豊富なパートナーとの連携が対策方法として挙げられます。 - 従業員のスキル
従業員が新技術を受け入れることを躊躇する、必要なスキルを持っていない、等が該当します。対策として、適切な研修とサポートを提供することが重要です。 - コストに対する利益
導入によるROI（投資収益率）が期待通りに達成できないことがあります。対策としては、事前のROI分析や、適切なプロジェクト管理が必要となります。
それぞれの注意点の詳細については「AIによる外観検査導入完全ガイド！プロ厳選システム開発会社」」をご覧ください。
AIを活用した外観検査についてよくある質問まとめ
- AI外観検査と目視検査の違いは？
AI外観検査と従来の目視検査の違い
AIと人間の目視による外観検査は、それぞれ異なる特性とメリットを持っています。目視検査は、製造業における品質管理の主要な工程の一つです。しかし、人間による検査は個々の能力や集中力、疲労度に左右され、一貫性と精度に課題があります。また、労働コストや時間も大きな負担となります。AI検査は機械学習と画像認識（物体検出）技術を活用し、一貫性と高い精度を持ち、人間の疲労や能力のバラツキを気にすることなく24時間稼働できます。また、検査結果をデータとして収集し分析することで、検査プロセスの最適化も可能です。詳しくはこちらにジャンプ。
- AIを活用して外観検査を実施するメリットは
AIで外観検査を行う以下のメリットを解説します。
- 生産性の向上
- クオリティの高い安定した検査が可能
- 自動化による人件費削減
- データ収集と分析による検査プロセスの最適化
AI外観検査の導入はAI開発会社へ
人的な外観検査を実施する場合、どうしてもヒューマンエラーが発生し、コストがかかります。しかし、AI外観検査を導入することで、人的なミスを防ぎクオリティの高い検査を実施可能です。
ただし、AI外観検査を導入する際はコストやカメラの種類など、様々な検討する部分が存在します。このような場合は、最適なAI開発会社紹介を行なっているAI Marketをぜひご利用ください。
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AI Marketの編集部です。AI Market編集部は、AI Marketへ寄せられた累計1,000件を超える開発相談経験を活かし、AI（人工知能）に関する技術や、製品・サービスなどの紹介記事を提供しています。ご興味をお持ちの製品やサービスがありましたら、ぜひご相談ください。
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