製造ラインで不良品検知を自動化するには？導入ステップと選べる手法まとめ

5分で学ぶ導入ステップ！ 製造ライン で する 手順と手法 コスト 効率化 省人化 削減 選べる 現場を変革するAI技術 手法を簡単解説!

製造ラインの「自動化/省人化が」急速に広がる背景 製造ラインにおける不良品検知などの工程は、 これまで熟練作業者の目視に頼られてきました。 一方で、近年の人手不足や調査精度向上の課題に加えて、 将来の更なる人口の減少を背景に自動化を進める企業 が増えています。 しかし 「どんな手法や装置があるのか？」 「導入ステップは？」 と悩まれている方も多いでしょう。 本資料では、導入ステップから選べる活用法に加え、 現場活用例まで分かりやすカンタンに解説します！ NEXT

製造ラインで不良品を自動化するための5つのSTEP 1.現場の課題と要件 2.データ収集と前処理 具体的にどんな製品か？ 自動化には十分な画像データが必要 どんな欠陥を見つけたいか？ で、特に不足しやすい不良品データ ライン速度や導入予算は？ は過去の検査ログの活用や意図的な など、製品の種類、不良パターン、生 不良作成によって補うことが有効で 産スピードなどを整理することが大切 す。また、撮影時の照明条件を実際 です。これにより、どの部分をどのく の製造環境と一致させることが精度 らい自動化すべきかが見えてきます。 向上に直結します。 3.適切な手法選び 今回は3つの選択肢を紹介します。 ①ルールベース ②AIベース外観検査 ③エッジAIデバイス 　一体型装置 設定した閾値や形状で判定する 大量の画像で学習し微細な欠陥 方式で、単純な形状や色差のあ も検出でき、細かなキズや色ム 現場で処理するため低遅延で、 る製品に向いています。複雑な ラなど複雑な対象に向いていま ラインが速い現場に適していま 不良には弱く、品種変更時に再 す。データ準備や調整にノウハ す。機器選定やモデル軽量化に 設定が必要ですが、比較的導入 ウが必要ですが、想定外の不良 専門知識が必要ですが、パート しやすい方法です。 にも対応できる点が強みです。 ナーと連携すれば導入しやすく なります。 4.試験導入 5.運用と再学習体制 　　 チューニング 導入後は必ずテスト運用を行い、検 新たな製品や欠陥が出るたびにデータ 出率や誤判定が許容範囲に収まるか を追加して再学習する体制を整えるこ を実証します。 とで、精度を長期的に維持できます。 精度が出るまで閾値やモデルの再学 新しい不良には教師なし学習で不良デ 習を繰り返すことが重要です。 ータなしの異常検知も可能です。定期 的な再学習に備えて、データのバージ ョン管理ツール導入も推奨されます。 NEXT

実現できる装置事例とまとめ ライン据え置き型検査ステーション コンベア横にカメラと照明、エッジデバイスを搭載 製品通貨と同時に撮影し、判定が可能なオールインワンユニット。 協働ロボット連携の選別装置 AIがNG品と判定したらロボットが即座にピッキング。 人手作業が不要となり、生産ラインのタクトタイム向上に寄与します。 既存検査機のAIモジュール追加 既に運用中の検査機にAIモジュールを後付けすることで、高度な検査 機能を拡張する手法です。少ない初期投資で導入できるため人気です。 リモート監視可能な検査ユニット 現場とは別室で検査結果を一元管理できるクラウド接続ユニット。 複数拠点に展開している製造業に最適です。 現場に合わせた装置で製造ラインをスマート化 不良検知の自動化には、課題整理～運用体制づくりまでの段階 的な進め方が重要です。 ルールベースなど多様な手法の中から現場に最適な方法を選 び、まずは既存検査機へのAI追加など小さく導入して効果を確 認するとリスクを抑えられます。 必要に応じて、専門パートナーと協力することでスムーズに移 行できます。 https://product.takumi-solutions.com/