検出が難しい透明素材にAIがどうアプローチしたのか
包装工程において、透明フィルムに生じる「破れ」や「異物混入」は、品質管理上の重要課題です。
しかし、印刷や反射、形状の変化などが影響するこれらの検出は、従来のルールベース画像処理では非常に困難とされてきました。
本資料では、そうした検査課題に対し、AIを活用した外観検査システムを導入した現場の実例を紹介しています。AIによる検出精度の変化、カメラ構成の工夫、検査コストへの影響など、現場ならではの視点で解説しています。
▼本資料は以下のような方におすすめです：
・包装フィルムなど透明素材の検査で課題を感じている方
・AI検査の導入を検討しており、実運用に近い事例を知りたい方
・検査精度とコストのバランスを取りたい生産技術・品質管理担当者
・製造現場でのAI活用の成功事例を参考にしたい方
本資料では、実際の検査画像、AI学習のポイント、カメラ・照明構成など、現場導入に役立つ情報を多数掲載しています。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 透明フィルム包装の“破れ”や“異物”は検出できるのか？AI検査の導入事例をご紹介 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 事例紹介 |
| ファイルサイズ | 294Kb |
| 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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『透明フィルム包装 破れ・異物検査』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
– 透明フィルム包装 破れ・異物の検出
課題（要改善ポイント）
– 過検出
• 印刷の上に存在する⽋陥（破れ・異物）を安定検出することが容易ではない
• 対象物の撮影位置ずれによる画像上での写り⽅の変化により良品の画像上での⾒た目が変化する
– システム価格
• 各検査⾯に対して正⾯から撮影を⾏う必要がある為、カメラ台数が多く必要となる
• 対象物の撮影位置ずれを抑制する為に、⾼精度な搬送機器を導⼊する必要がありシステム価格が⾼騰
してしまう
透明フィルム包装 画像例（良品） 透明フィルム包装 画像例（不良）
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『透明フィルム包装 破れ・異物検査』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
• カラーカメラ
– 照明
• 白色バー照明
利点
– 対象物の上⾯と側⾯を1台のカメラで撮影して検査可能 ➡ システム価格の改善
側⾯図 カメラ 上⾯図 白色
バー照明
レンズ カメラ
レンズ
白色
バー照明 対象物
対象物
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『透明フィルム包装 破れ・異物検査』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
• 検査対象の位置、向きが異なる画像をまとめて学習を実施
利点
– 従来のルールベース画像処理では、印刷上に存在する⽋陥箇所（フィルム破れ・異物）のみを検出するこ
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
– 対象物の撮影位置ずれによる画像上での写り⽅の変化を学習することで、対象物の撮影位置・向きが多少
変化した場合でも検査可能 ➡ 過検知の改善、システム価格の改善
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『透明フィルム包装 破れ・異物検査』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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『透明フィルム包装 破れ・異物検査』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