画像処理AIとは？AI活用で品質安定化に貢献

画像処理とは？

画像処理とは、撮影した画像データを基に、ある条件下に当てはまるパターンを検知したり、基準値と比較して良否を判定したり、大きさを測ったりする等、取得した画像データの解析にまつわる技術全般を指します。

人の目による検知を代替する技術であり、多くの製造現場にとって欠かせないソリューションとなっています。また、近年のAI（人工知能）の発展とも親和性が非常に高く、ますますの応用が期待されている技術です。

AIによる画像処理の進化

画像処理におけるAI技術の役割

従来の画像処理では、ルールベースでフィルタリングや閾値設定を行い、特定のパターンを識別していました。しかし、AI（特にディープラーニング）の発展により、パターン認識や異常検知の精度が飛躍的に向上しました。

AI（ディープラーニング）を活用した画像解析

AIを活用した画像処理の代表的な手法には、以下のようなものがあります。

従来技術（ルールベース）とAIとの比較

このように、AIを活用することで従来のルールベースでは検出が難しかった微妙な欠陥の検出や、環境変化に強い画像処理システムの構築が可能になります。

AI画像処理の導入メリット

生産量の増加に貢献

製造現場において「生産量の増加」は収益に繋がる大事な要因ですが、生産量を増加するということは、すなわち検査が求められる量も同様に増加することを意味します。そのため、画像処理技術を用いて検査を全自動化・半自動化することは、製造現場の生産量増加に大きく貢献します。

検査品質の安定化

従来の検査手法は顕微鏡等を用いて人の手によって行われることがほとんどでした。しかし、画像処理技術の発展により、「目視による検査」から「機械・コンピュータによる検査」へと検査手法の主流は変化しつつあります。

機械・コンピュータが人の目に代わって検査判定を行うことにより、作業員の習熟度に依存していた検査品質のバラツキが解消されます。また、導入時の初期費用が掛かる分、その後の作業員の採用や育成に掛かるコストの削減が期待できるのもメリットの一つです。

見える化で最適な検査工程を実現

画像処理技術による検査の特徴として、検査の情報を“見える化”するという点が挙げられます。

不良検知の情報をパターン化・分類することにより、検査精度がますます向上するのはもちろんのこと、不良が発生している工程の特定にも繋がるため、スムーズな問題解決に貢献します。

製造業におけるAI画像処理の活用例

電子部品、半導体

パワーデバイス、通信モジュール、センサーモジュール、LED、MEMS、LSI、グラスチップ、WLCSP、FOWLPなど様々な電子部品の検査へ活用が期待できます。

食品容器

食品容器の検査は人の安全に直結する分野のため、求められる検査基準が非常に高いものです。また、特別な形状をした容器も少なくないため、一つ一つを目視による検査で行う場合は検査コストが膨れ上がっていくという問題もあります。
そのような課題感の多い食品容器の検査においても、画像処理技術を導入することで、精度向上と時間削減の改善に大きく期待ができます。

金属表面

金属表面の傷は製品や部品と色味が近しくなるケースが多いため、人の目による検査では発見することが困難です。そのため、顕微鏡を用いて一つずつ確認をすることが有効な検査手法なのですが、時間とコストの面に頭を悩まされている製造現場も少なくありません。
しかし、画像処理技術を活用することで、顕微鏡レベルで撮像した画像データを解析し、コンピュータに不良判断を自動で実施してもらうことができるようになります。

AI画像処理の導入ステップ

AIを活用すればすぐに高精度な画像処理が実現できるわけではありません。AIの学習には質の高いサンプル画像が不可欠であり、不適切なデータでは検査の精度は向上しません。

高い学習効果を得るためには、適切な撮像（検査対象を撮影し、画像データを取得すること）が重要です。撮像した画像がAIの判定基準となるため、導入の最初の「撮像」のステップが成功の鍵を握ります。

ここでは、検証や運用を含めたAI画像検査の導入プロセスについて詳しく解説していきます。

1.撮像

• 検査対象物に合わせた撮像光学系（カメラ・レンズ・照明）の選定
• 照明の光の当て方、カメラとレンズの設置距離等の撮像環境の検討

2.AI検証

• 撮像した画像を用いて学習モデルを作成
• 繰り返し学習と検証

3.購入検証

• 実際に導入する現場での撮像・検証
• 必要に応じて前後工程の自動化を含む装置化の検討

4.立上げ・運用

• AIとカメラや搬送系を連携
• 機材や装置を現場に設置し実際の検査を運用

INABAの画像処理技術導入サポート

技術商社の因幡電機産業株式会社が、お客様の画像処理技術導入をトータルでサポートします。INABAにお任せいただければ、メーカーの枠にとらわれない最適なご提案が可能です。

機器メーカーではできない最適な機器選定

画像処理に必要なソフトウェア・機器を一式ご提案可能です。汎用画像カメラから画像ボード、自動外観検査・画像検査装置まで幅広く提供しています。機器の販売だけでなく、光学条件の検証、選定、自動外観検査の設計製作まで支援します。

検査品質向上のノウハウ

これまで目視で行っていた検査を画像処理技術で自動化するにあたり、検査基準の見える化（数値化）は検査品質を左右する重要な要素です。INABAでは、これまで培ってきた画像処理のノウハウを生かし、検査基準の見える化（数値化）をサポートします。良品・不良品の明確な基準ができるため、検査品質の更なる向上が期待できます。

製造ラインとの連携まで支援

INABAでは、製造ライン全体の最適化をトータルでサポート可能です。製造ラインに画像処理技術を適用する際の、前後工程との連携もサポートいたします。画像処理技術を組み込んだカスタム装置も提供可能です。

画像処理、PLC / サーボ機構の知識を持つエンジニアの他、自動機・省人化装置やロボットを専門に取り扱うエンジニアがINABA社内に常駐、連携しているため幅広いご支援が可能です。

テスティングルームもINABAで完備

INABAではテスティングルームを完備しており、画像処理の検証テストに対応可能です。

徹底したアフターフォロー

INABAでは、徹底したアフターフォローで、画像処理技術の導入・運用を支援します。導入後も、INABAの遠隔サポートシステムにより迅速な初期対応が可能です。個別の機器メーカーへの問い合わせ負担を軽減し、サポート費用も抑えながら、安心して運用いただけます。

AI画像処理の導入の流れ

 INABAの取り扱い製品のご紹介

INABAでは、画像処理に必要な製品を幅広く提供しており、お客様のニーズを丁寧にヒアリングし最適な製品を選定してご提案いたします。ここでは、INABAの代表的な取り扱いラインナップをご紹介します。

 ビジョンラボのご案内

INABAでは、お客様の画像処理に関わる困りごとの解決を目的として、「ビジョンラボ」を開設しております。

あらゆるワークの光学的検証を無料で実施し、カメラ、汎用機、画像ソフト、画像ボード、照明、レンズ、IPCなどのテスト機も無料で貸し出しております。まずはお気軽にお問い合わせください。

因幡電機産業株式会社について

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