形状や位置が一定でない溶接部の検査に、AIを導入した事例をご紹介します
溶接ビードの外観検査では、部品ごとに異なる形状や溶接のばらつきにより、従来のルールベース画像処理で安定した欠陥検出を行うことが難しいという課題があります。また、位置や状態の変化に対応するために検査設定が煩雑化し、開発や運用の工数がかかる点も検討課題となります。
本資料では、こうした検査対象に対してAIを活用した外観検査を導入した事例をご紹介しています。
AIを用いた検査体制がどのように構築されたのか、検査制度・開発工数・機器構成などにどのような影響があったのかについて、実例ベースで整理された内容となっています。
▼このような方におすすめです：
・溶接部の外観検査において過検出や安定性の課題を感じている方
・AI検査の導入を検討しており、現場事例を参考にしたい方
・設備構成や工数に配慮した検査体制を検討している方
具体的な画像、構成例、運用イメージなどは、ダウンロードいただいた方限定でご確認いただけます。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 溶接ビードの外観検査におけるAI活用事例紹介 |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 事例紹介 |
| ファイルサイズ | 2.3Mb |
| 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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『溶接ビード 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
– ⾦属部品の溶接ビードの凹み検出
課題（要改善ポイント）
– 過検出
• 良品箇所の形状や⾊味の変動により⽋陥箇所のみを安定検出することが容易ではない
• 溶接部の位置や形状が変化するため、検査範囲を特定の箇所に限定することができない
– 開発工数
• 溶接ビードの位置、形状が一様でない場合に、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
溶接ビード 画像例（良品箇所） 溶接ビード 画像例（不良箇所）
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『溶接ビード 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
• カラーカメラ
– 照明
• 白⾊ドーム照明
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
溶接ビード 画像例（良品箇所） 溶接ビード 画像例（不良箇所）
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『溶接ビード 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
• 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
• 検査対象の状態が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、溶接ビードの形状や⾊味の変化により、⽋陥箇所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
– 検査対象の状態が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、検査部位
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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『溶接ビード 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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『溶接ビード 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