製造業の現場において、生産された製品や部品の品質や生産スピードを向上させることは最重要課題でしょう。そのためには、品質管理が重要で、特に品質検査ではコストや人員を多く投入して行うべきものと考えている企業が多いのが現状です。
しかし、実は重要な工程である品質検査について、多くの企業や製造現場でコストや人材不足などを理由に軽視されているケースが見られます。未だに人間の目による「目視検査」のみを行なっている製造現場では、品質検査が完全ではないため欠陥品や異物が出荷されてしまったケースが後を絶ちません。
そこで今回、目視検査（外観検査）の現場で注目を集めている「画像検査機」について、導入すべき理由と選び方を解説していきます。目視検査の自動化を実現する画像検査機は、製造現場の省力化や高品質な検査に寄与するのでしょうか。
「画像検査機」とは？
製造現場で目視検査を自動化できる救世主として、多くの企業から注目を集めているのが「画像検査機」です。
画像検査機は「画像センサ」とも呼ばれますが、人間の目による目視検査において、製品や部品の品質に関する判断を行う“脳”の部分にあたるのが画像検査機となっています。
そもそも人間の目による目視検査においては、目で見た製品や部品が脳内の出荷可能な合格品（限度見本）と照らし合わせ、脳内で検査を通過させるかどうかを判断しています。この人間における“目”の役割を果たすのがカメラで、“脳”の役割を担うのが画像処理システムになります。
このカメラと画像処理システムを組み合わせたソリューションが「画像検査機」と呼ばれるものになります。
画像検査機の種類
画像検査機には、大きく分けて「ルールベース画像検査機」と「AI画像検査機」の2種類があります。
ルールベース画像検査機
組み込まれているプログラムが、人の手によってつくられたルールに基づいて動作する検査機のことを指します。簡単な内容の検査であれば、すぐに新たなルールを反映できるスピード感が大きなメリットです。また、操作する検査員が意図したルールのとおりに検査を行うため、予測の範囲内であれば問題なく目視検査を自動化することが可能となります。
ただし、つくられたルールのみの対応しかできないため、柔軟な対応ができないというデメリットがあります。また、想定したルールを外れた欠陥や異物が発生した場合、これを欠陥品として判断するまでに時間がかかってしまうデメリットもあります。
AI画像検査機
ルールベース画像検査機の問題点を解決するために誕生した機械が、AIを使った画像認識技術を組み込んだ画像検査機です。大きな特徴として、機械学習のひとつであるディープラーニング（深層学習）があります。いわゆる「隠れ層」と呼ばれる中間層を持つディープニューラルネットワークを繰り返し最適化することで、検査の対象となる製品や部品の欠陥や異物の特定を行います。これをモデル化することで使用していくうちに検査の精度が高まっていくシステムです。
このAI画像検査機によって、これまで熟練度の高い検査員の経験や能力が必要とされていた目視検査が、機械学習の大量なデータによって同等の精度を得られるメリットがあります。ただし、その学習用データの量が精度を高めるために必要となるため、熟練度の高い検査員と同等の検査を行えるための画像データを大量に用意しなければならない点には注意が必要です。
専門検査機との違い
製造現場において、ひとつの製品や部品を生産するラインを形成し、特化して製造しているケースも多いのですが、このラインで導入されているのが専門検査機です。ある製品や部品に特化して欠陥や異物を検査するわけですが、複数のラインが存在する場合、それぞれの専門検査機が必要となります。
これに対し、画像検査機は複数の製品や部品の目視検査を1台で行うことが可能なため、導入コストを低く抑えることが可能となります。また、新たな製品や部品を開発・製造することになった場合にも、柔軟に対応することができます。
画像検査機を導入するメリット
製品や部品を生産する工程で、傷や汚れといった欠陥や異物が混入するといったエラーが発生すると、納品してしまったらクレームの対象となるのは言うまでもありません。そのため、製造現場では目視検査などのチェックを行うわけですが、人間の目で行う目視検査には限界があります。
そこで、画像検査機を導入することで目視検査の精度が高まり、自動化が可能となるため、製造現場における業務効率化とコスト削減が実現できるのです。それでは、実際に画像検査機を導入するメリットについて考えてみましょう。
業務効率化
これまで人間の目で行なってきた目視検査では、どうしても一定上の作業時間が必要とされました。この作業を画像検査機によって自動化することができれば、業務自体の効率化を図ることができます。なお、画像検査機は製造ラインに組み込むことが可能なので、整列や排出などの作業と同時に検査が行えるため、より一層の業務効率化が実現します。
人手不足の解消
人間の目による目視検査を行うためには、検査の作業を行う人員を置かなければなりません。画像検査機が目視検査の作業を担当できれば、その分の人員を削減でき、生産性が向上します。場合によっては、人件費の削減によるコストカットも実現します。
検査品質の安定化
目視検査を人間の目で行うデメリットとして、目視検査員の経験やコンディション、感情などで検査品質にばらつきが出てしまうというものがあります。これは人間が行う以上、どうしても発生してしまう検査品質の“ゆらぎ”です。これに対し、画像検査機は機械のため、疲れもなく、常に一定の検査品質を得ることが可能です。つまり、画像検査機を導入することで製造ラインにおける検査品質の安定化が図れるのです。
製造現場における製造工程において、製品の欠陥や不具合をゼロにするのは不可能です。技術的な問題だけでなく、コストの問題もあるからです。そのため如何に合理的に、効率的に異常品を検知できるかが重要になってくるのですが、人であっても機械やシステムであっても100%の精度で検知することは現実的ではありません。ベテラン検査員と同じレベルを検査機に求めてしまいがちですが、人に依存せず検査品質を安定化させることができるのが画像検査機導入のメリットです。
画像検査機の選び方
ここまで説明してきたように、製造現場における製品や部品の目視検査に画像検査機を導入することで、さまざまなメリットを享受できるということがわかりました。
しかし、画像検査機を開発・販売しているメーカーは数多く存在します。どのような判断基準、用途で画像検査機を選べばよいのか、わからないという方も少なくないでしょう。ここでは、業務効率化に貢献し、自社にとって本当に必要な画像検査機を選ぶための手段について考えていきます。
要件を整理しておく
ひとくちに製造現場といっても、さまざまな製品や部品などがあります。
例えば、金属加工製品と樹脂加工製品、あるいは食品や飲料など、製造現場ではあらゆるモノがつくられています。これらを十把一絡げに同じ条件の画像検査機でよいのかという疑問が生じます。
そこで考えるべきことは、自社が生産する製品や部品において、欠陥・異物がどのような要件なのかを整理しておく必要があります。
例えば、製品や部品の検査項目についてリストアップし、その優先順位と照らし合わせて各画像検査機の向き、不向きを判断するといった方法です。もちろん、この際に考えなければならないのは自社の製造ラインにおいて、前述した画像検査機の種類（AI画像検査機、ルールベース画像検査機）のうち、どちらが必要なのかという点です。製造現場や生産されている製品、部品によっては、ルールベース画像検査機で十分なケースもあります。
サポート体制
画像検査機は機械なので、故障したり、定期的なメンテナンスが必要だったりします。製造現場で安定した画像検査機による目視検査の自動化を実現するためには、その画像検査機を開発・販売したメーカーの手厚いサポート体制が必要不可欠となります。
どんなに優れたシステムソリューションでも、まともに動かなければ意味がありません。安定した動作をサポートするメーカーの体制が用意されているかは、画像検査機を選ぶ際の重要なポイントになります。
AI・ディープラーニング外観検査システム「AISIA-AD」
もし、御社の製造ラインにおいて目視検査を自動化するのにAI画像検査機が適しているとお考えなら、株式会社システムインテグレータの「AISIA-AD（アイシアエーディ）」がおすすめです。
AISIA-ADは、AIのディープラーニングによる画像認識を駆使した、最先端の外観検査システムです。AISIA-ADなら、製造現場はもちろん、建築現場や物流倉庫など、日々さまざまな検査が行われている現場において、これまで熟練した目視検査員しか見つけることができなかった欠陥、異物を発見することが可能です。
AISIA-ADは、従来のパッケージ型AI外観検査ソフトウェアと異なり、利用するAIの推論（判定）方法を限定していないのが大きな特長です。これにより、最新のAI手法やモデルを組み合わせた、オリジナルの検査ロジックが構築でき、製品や部品の特性、要件に合った検査を実現可能です。
さらに、AISIA-ADはさまざまな機器との連携が可能となっています。製造現場の環境の数だけ、必要とされるインターフェイスは存在します。AISIA-ADなら、画像取り込みや判定結果の排出接続先として、既存設備や指定した設備と連携したシステムの構築が可能となっています。
まとめ
自社の製品を市場へ送り出すためには、製品や部品自体のクオリティはもちろんのこと、いかに欠陥品や異物などの混入をなくすかというのが重大な命題なのは言うまでもありません。むしろ、現在はこうした欠陥、異物などが納品されてしまったら、顧客を失ってしまうハードが環境となっているのです。
ただし、これだけ生産された製品、部品の品質に対して厳しい目が向けられているにも関わらず、多くの企業が品質チェックのための検査に人間の目による目視検査が用いられている現状があります。いかに熟練した目視検査員でも、人間である以上は疲れやコンディション、感情などに検査品質が左右されてしまうのは否定できません。
画像検査機を導入することでこうしたヒューマンエラーを防ぐことができるだけでなく、省人化が可能となることでコスト削減も可能です。検査機導入が人的資産の有効活用や人手不足の解消に役立つのは間違いありません。
製造現場で生産される製品、部品の品質管理で、人間の目による目視検査を利用している企業の方は、生産された製品や部品についての品質管理に悩まされていることも多いかと思います。AISIA-ADを導入することで、こうした悩みから解放される可能性が高いといってもよいでしょう。
自社の製品や部品などの品質向上によって顧客からの信頼を勝ち取るためにも、ぜひ導入を検討してみてはいかがでしょうか。
