従来では難しかった検出もAIなら対応可能？詳細は資料でご確認ください
鋳造部品の外観検査では、表面の細かな凹凸や製品構造上の複雑な形状が障壁となり、不良の正確な検出が難しい場面が数多くあります。
さらに、過検出の多発や開発工数の肥大化、システムコストの高さなど、多くの企業が共通して抱える課題も存在します。
この資料では、そうした課題に対してAIを活用した外観検査ソリューションを導入した事例をもとに、どのような効果が得られたのかを紹介しています。
▼以下のような方におすすめです：
・鋳造・鍛造など凹凸の多い部品の検査でお困りの方
・AI検査の実用性や導入効果に関心がある方
・開発工数や導入コストを抑えたソリューションを探している方
・実際の検査画像や構成事例を確認したい方
本カタログでは、検査対象画像や構成概要、実際のAI検査結果なども含め、現場視点に立ったリアルな情報を掲載しています。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 鋳造部品の外観検査にAIを導入するとどう変わる？現場導入事例を紹介 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 事例紹介 |
| ファイルサイズ | 1.4Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | 株式会社Phoxter (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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『鋳造部品 外観検査』の課題解決
AIを活⽤した外観検査 改善ソリューションの御紹介
適⽤アプリケーション例
– コンロッド・カムシャフトなどの鋳造部品の打痕・カケ検出
課題（要改善ポイント）
– 過検出
• 良品箇所にも細かな凹凸が存在することにより⽋陥箇所のみを安定検出が容易ではない
• 製品の構造上の凹凸部分と⽋陥が連結した状態で現れた場合に⽋陥のみを切り分けることが困難
– 開発工数
• 製品形状が複雑な為、1つの部品上でも検査箇所毎に⽋陥検出アルゴリズムの作成が必要
– システム価格
• 3次元計測カメラを導入することによりシステム価格が高騰してしまうケース有り
鋳造部品 対象画像例（良品箇所） 鋳造部品 対象画像例（不良箇所）
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『鋳造部品 外観検査』の課題解決
AIを活⽤した外観検査 改善ソリューションの御紹介
光学機器
– カメラ
• モノクロカメラ
– 照明
• 白色面照明
利点
– 標準的なカメラ、照明の組み合わせ技術で構築可能 ➡ システム価格の改善
– シンプルな機器構成で様々な対象物形状に一様の光を照射可能 ➡ 汎⽤性の向上
鋳造部品 対象画像例（良品箇所） 鋳造部品 対象画像例（不良箇所）
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『鋳造部品 外観検査』の課題解決
AIを活⽤した外観検査 改善ソリューションの御紹介
AI検査の活⽤
– ディープラーニングによる外観検査ソフトウェア Preferred Networks Visual Inspectionによる学習
• 対象物上の様々な部位を撮影した画像をまとめて学習を実施
• 撮影箇所の異なる画像に対しても1つの学習モデルを利⽤して⽋陥の検出が可能
利点
– 従来のルールベース画像処理では、鋳造部品 表面の細かな凹凸部分や製品構造上の凹凸と、⽋陥を分けて
検出することが容易ではないが、AIの活⽤により⽋陥箇所のみの検出を実施可能 ➡ 過検知の改善
– 撮影箇所の異なる画像に対しても1つの学習モデルを利⽤して⽋陥検出が可能である為、撮影部位ごとに
プログラムを分けずに1つのプログラムで検査可能 ➡ 開発工数の削減
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『鋳造部品 外観検査』の課題解決
AIを活⽤した外観検査 改善ソリューションの御紹介
AI検査結果
良品画像例（左︓撮影画像、右︓不良箇所[赤色] 表示画像） 不良画像例（左︓撮影画像、右︓不良箇所[赤色] 表示画像）
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『鋳造部品 外観検査』の課題解決
AIを活⽤した外観検査 改善ソリューションの御紹介
設備導入
– AI検査対応ハイブリッド型 画像処理システム AI StellaControllerの活⽤
• Preferred Networks Visual Inspectionの学習済モデルを⽤いて検査を実施可能
• 製造設備で求められる下記機能をAll in Oneで提供
– カメラ接続、設定画面、画像処理、AI検査、画像保存、Digital IO、PLCリンクなど
利点
– Preferred Networks Visual Inspectionで作成した学習モデルをコピーすることでAI検査を実施可能
➡ 開発工数の削減
– AI検査を設備導入する上で追加のアプリケーション作成が不要 ➡ 開発工数の削減
– AI検査の前後に必要に応じて従来のルールベース画像処理を追加することも可能で、現場の要求に対する
柔軟な対応が可能
オンボードDIO PLCリンク
設定画面 画像処理
AI検査 画像撮像・保存