外観検査とは？効率を上げるには？人気の手法・手順・流れなど製造業担当者完全ガイド

製造業における品質管理、その中でも特に外観検査の領域において日々の業務で悩みを抱えている方は少なくありません。目視検査による人間の疲労や見落とし、生産効率の低下等、さまざまな課題が存在するのはご存知でしょう。

これらの問題は手作業の量を増やすことで解決すると考えられがちですが、実はそれは間違いです。

本記事では、外観検査の効率と精度を向上させるための最新の手法と技術をご紹介します。画像処理技術やAIを活用した自動化など、新たなトレンドを理解することで、日々の業務が格段に改善されることでしょう。また、最新の外観検査技術を駆使して、製造ラインの生産効率を高めることを理解いただけます。

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。

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※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。

外観検査とは？

外観検査とは、製造された製品が規定された品質基準に適合しているかを視覚的に確認する検査方法の一つです。製品の外観は、その品質を判断する最初の基準となります。つまり、外観が損なわれている製品は、消費者にとって不良品とみなされます。したがって、外観検査は、品質を確保し、製造ラインの効率を上げる上で必要不可欠なプロセスと言えるでしょう。

例えば、食品パッケージに異物がついていないか、本来の色から変色していないかなどが外観検査として挙げられるでしょう。基本的に人の目で製品の外観を確認し、問題ないか把握します。

外観検査は製造業において重要な役割を果たしています。その主な役割として、製品の品質保証、不良品の発見と排除、製造工程の改善などが挙げられます。また、適切な外観検査は、製品の信頼性を保つと同時に、ブランドの評価を高める効果もあります。

外観検査の種類

外観検査には、用いる機器や検査数によって以下の種類に分別されます。

• 目視検査
• 機械視覚検査
• AIを用いた外観検査
• インライン検査
• オフライン検査
• 抜き取り検査
• 全数検査

実際の現場では、上記から組み合わせて行い外観検査を決定します。

それぞれの種類について説明します。

目視検査

目視検査は、製品の外観検査における最も基本的で直感的な手法です。この方法は、専門的な訓練を受けた検査員が直接製品を目で観察し、製品の外観上の欠陥や不具合を見つけ出すというものです。

目視検査は、その即時性と直接性から、製造業界で広く活用されています。しかし、長時間にわたる作業や大量の製品を検査する際には、人間の視覚疲労や注意力の低下が問題となります。これらの問題を解消するために、近年では機械視覚検査やAIを用いた検査が注目されています。

機械視覚検査

機械視覚検査は、カメラやセンサーを使用して製品の外観を撮影し、その画像データを分析することで製品の欠陥を検出する手法です。目視検査と比較して、機械視覚検査は一貫性と精度が高いというメリットがあります。

さらに、画像データは後から再確認することも可能なため、品質保証の観点からも有効です。しかし、機械視覚検査は照明やカメラの位置などの環境設定が重要であり、また、高度な画像処理技術や設備投資が必要となります。

AIを用いた外観検査

AIを用いた外観検査は、最新の技術を活用して製品の品質を確保する手法です。AIは機械学習を用いて大量の画像データから欠陥を検出する能力を学習し、その結果を基に自動で製品の検査を行います。

そもそもAIとは？機械学習とは？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。

AIの活用は品質検査の精度と効率を大幅に向上させるとともに、人間の視覚疲労やミスの影響を減らすことができます。しかし、AI検査システムの導入と運用には専門的な技術知識やコストが必要となります。

こちらでAIを用いた外観検査の概要、手順を詳しく説明しています。

また、こちらでAIを活用した外観検査の事例を大量に説明しています。

インライン検査

インライン検査とは、生産ラインに外観検査を組み込んでチェックする方法です。生産ラインの流れを止めることなくチェックを実施できるため、比較的検査スピードが高い点が特徴です。

目視検査でも活用され、全数検査を行いやすいメリットもありますが、目視検査では限界があることから画像センサなどを活用した検査装置と併用して行われる場合がほとんどです。

目視検査の課題点についてはこちらの記事で詳しく解説しています。

AIによる外観検査を導入する場合は、最も自動化しやすい部分です。ただし、取り扱う製品の部品が多い場合、目視によるインライン検査では、不良品を逃してしまう可能性が高いため注意しましょう。

オフライン検査

オフライン検査とは、一部の製品だけを検査する方法です。ロットを構成する上で基準部分に位置する製品のみを検査することで、品質管理水準を図れます。

製造ラインとは違った場所なので、拡大鏡や顕微鏡を使った時間のかかる検査を行うことも可能です。また、ネジなどの細かい部品に関してはインライン・オフライン検査が実施されることは少なく、特定ロットのみオフライン検査が実施されます。

検査する製品を運搬したり、計測や精密検査を手作業で行ったりする手間と労力がかかってしまいます。また一定の品質水準を把握できますが、全ての製品に目を通しているわけではないため、不良品が発生する可能性もあります。

抜き取り検査

抜き取り検査とは、生産ラインから外れた場所で外観検査を実施する方法です。生産ライン上でチェックする必要がないため、必要に応じて重点的に外観検査を行える点が特徴です。

しかし、チェックが必要な製品を別の場所へ運び、別途検査して行くため、時間がかかります。検査数が少なくすることで検査にかかる費用や時間を節約できますし、全数検査ではできない多項目の検査を行うことができます。

不良品が発見されたロットは、その他の良品がすべて不良品扱いになったり、逆に検査していない部分に不良品が入っている可能性もあるのはデメリットです。近年では画像検査の導入によって、安価で数量の多い製品でも抜き取り検査から全数検査に移行する流れが出ています。

全数検査

全数検査とは、対象の製品全てに外観検査を実施し、不良品がないか確認する方法です。製品を全て検査するため、不良品発生率を大幅に減少させられる点が特徴です。

高い検査精度が期待できますが、安価で数量の多い製品では費用対効果が見合わないデメリットがあります。また、強度を調べるために外力を加える破壊検査や引張検査などは、全数検査は適していません。検査を行う際は人件費とコストがかかるため、不良品が混入すると人体や経営に大きな影響を及ぼす場合において、多く実施される手法です。

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外観検査の基本的な手順

外観検査の基本的な手順は以下です。

1.　準備工程
2.　検査工程
3.　結果分析工程
4.　改善/応答工程

それぞれのステップを説明します。

準備工程

外観検査の開始前には、必要な準備が行われます。これには、検査基準の確認や検査装置の設定、検査エリアの清掃などが含まれます。この工程で重要なのは、検査要件の理解と、検査を行う環境の適切な調整です。

検査工程

準備工程が終わったら、製品の実際の検査が始まります。検査員または検査装置が、製品の外観を詳しく観察し、検査基準に基づいて評価を行います。この段階で見つかった不良品は分別され、後の工程で再検査や修正が行われます。

結果分析工程

検査の結果を記録し、そのデータを分析する工程です。データ分析により、製品の品質状況、不良のトレンド、検査プロセスの問題点などを把握することができます。この情報は、製品の品質改善や検査プロセスの改善に役立てられます。

改善/応答工程

結果分析工程で得られた情報を基に、不良品の原因を特定し、対策を立てます。また、検査プロセス自体の改善も行われることがあります。この工程は、製品の品質を維持し、製造プロセスを改善するために重要です。

外観検査の検査基準の設定方法

検査基準は一連の要素により決定され、これらの要素は製品や産業、規模などにより変化します。以下に主な要素をいくつか列挙します。

製品の設計要件

設計段階で定義される製品の機能と性能要件は、外観検査の基準を大いに影響します。製品の設計図や仕様書に記された要件は、製品がどのような外観を持つべきかを示すガイドラインとなります。

顧客の要求

顧客が製品に対して期待する品質レベルは、検査基準を設定する際の重要な要素です。顧客が特定の視覚的特性や寸法的精度を求める場合、それらは検査基準に反映されるべきです。

規格と法規制

産業規格や法的な要件も検査基準の設定に影響を及ぼします。特定の規格に準拠するため、あるいは法規制を遵守するために、製品は特定の外観的特性を持つ必要があります。

製造工程

製造工程の能力と制約も検査基準の設定に影響します。特定の製造工程では、特定の外観上の欠陥が発生しやすいため、これらの欠陥を検出するための基準が設定されることがあります。

これらの要素を考慮に入れて検査基準を設定することで、製品の品質を一貫して管理し、顧客の期待を満たすことが可能となります。

外観検査で見つかる不良例

外観検査で見つけるべき部品や製品の欠陥には、視覚的な要素に関連する製品の外観上の欠陥、製品の物理的、機械的な特性に影響を及ぼす機械的な欠陥に分けられます。

さらに細かく分類すると、以下のような欠陥に分類されます。

色の違い

製品の色が設計仕様や製品サンプルと一致しない場合があります。これは塗装工程、印刷工程、素材の選択などの段階での不適切な品質管理により発生します。

傷や打痕

物理的な傷や打痕は、製造工程や運送工程での取り扱いが不適切な場合に発生します。

形状の不整合

形状の不整合は、寸法が設計仕様から外れている、あるいは製造工程における不具合により発生します。

組み立ての欠陥

パーツが適切に組み立てられていない、または欠落している場合、製品の機能に影響を及ぼす可能性があります。

部品の欠陥

部品自体が欠陥を持つ場合、製品の機能と性能に影響を及ぼします。

外観検査の作業フロー作成での注意点

外観検査の作業フローを策定するにあたって、注意するべきポイントに以下があります。

異物の検出と対処法

外観検査では、製品表面上の異物を適切に検出し、その出現源を特定することが求められます。異物の出現源が特定されたら、その源からの異物の混入を防ぐ改善策を立案することが必要となります。

製品表面上の異物は、顧客の印象を大幅に左右するだけでなく、製品の機能や安全性にも影響を与える可能性があります。これは特に医療機器や食品製造業界において重要です。

検査結果の正確な記録と分析

外観検査の結果は、不良製品の出現パターンを解析し、製造プロセスの改善策を立案するための重要な情報源となります。検査結果を正確に記録し、統計的な分析を行うことで、特定の製造段階で頻繁に発生する不良を特定し、その原因を突き止めることが可能となります。

品質の一貫性

品質一貫性を確保するためには、定量的な検査基準を設け、検査員がそれらの基準を一貫して適用することが求められます。

顧客は製品の品質に一貫性があることを期待します。このため、製品の外観検査では、全ての製品が同じ品質基準を満たしていることを確認することが重要となります。

検査プロセスの管理

検査プロセスは、品質保証の一部として慎重に管理されるべきです。検査プロセスを管理するためには、以下のような要素が重要となります。

• 標準化
  検査基準と手順が標準化されていることを確認することで、検査の一貫性を保証します。
• 訓練
  検査員は定期的に訓練を受け、検査基準と手順の適用方法を理解している必要があります。
• ドキュメンテーション
  外観検査の結果は、改善のための参考資料として適切に記録されるべきです。

最新の外観検査は自動化とAIの活用

従来の目次検査に代わって、最新の技術が外観検査に導入されています。外観検査に導入されている最新の技術について説明します。

画像処理技術

現代の外観検査では、画像処理技術が大いに活用されています。高解像度のカメラやセンサーが製品を撮影し、その画像データは高速なコンピュータによって解析されます。

この技術により、ミクロン単位での細部まで確認することが可能となり、従来の人間による検査では見逃すことがある微細な不具合も検出できます。また、機械学習を活用することで、システムは新たな種類の不良を学習し、その後の検査でそれを検出する能力を持つようになります。

ロボットと自動化

ロボット技術もまた、外観検査の自動化に大いに貢献しています。ロボットは一貫した精度と速度で作業を行うことができ、人間が行う検査作業の負担を軽減します。

また、ロボットは疲れることなく連続して作業を行うことができるため、24時間稼働する製造ラインでは特に有用です。さらに、危険な環境や高温・低温など人間が作業するのに適さない環境でも作業が可能です。

自動化のメリットと実施方法

外観検査の自動化には多くのメリットがあります。人間による検査作業の誤りを減らし、製造速度を向上させるだけでなく、長時間の作業による人間の疲労も軽減できます。

自動化の実施方法は、製品の種類や生産規模、そして目指す品質基準によって異なります。一部の企業では、全製品を自動検査するのではなく、スポットチェックのみを自動化するというアプローチを取ることもあります。

AIの検査における役割とその効果

AI（人工知能）は、画像認識やパターン認識の能力を活用して、製品の外観検査を大幅に改善する能力があります。機械学習アルゴリズムを使用すると、AIは大量のデータからパターンを学習し、未知のデータに対して高精度な予測を行うことが可能になります。

関連記事：「画像認識とは？AIによる仕組みや導入活用事例を徹底解説」

これにより、AIは新たな種類の欠陥を検出し、それを未来の検査に役立てることが可能となります。また、AIは検査プロセスの効率化にも貢献します。大量のデータを高速に処理する能力は、製造ラインの速度と効率を大幅に向上させる可能性があります。

こちらで外観検査以外での製造業でのAI活用事例を詳しく説明しています。

外観検査についてよくある質問まとめ

まとめ

外観検査は製造業の品質管理において欠かせない工程であり、その効率と精度を向上させるための手法や最新の技術について理解することは大切です。本記事では、外観検査の重要性や手法、最新のトレンドを学びました。

これからは、新たな技術やAIの活用を見据えた外観検査の可能性を深く探ることが求められます。特に画像処理技術を活用した自動化は、人間が見落とす可能性のある欠陥を捉え、高品質な製品の提供につながります。

また、これらの知識をもとに、自身の業務に役立つ改善点を見つけ出すことで、生産効率と品質の向上を目指してください。本記事が、その一助となれば幸いです。

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