金属加工品の検査自動化への解決策

金属加工品の欠陥「鋳巣」

鋳巣とは、ダイカストの製造工程において、空気が抜けきらずへこんでしまう部分のことをいいます。



鋳巣の種類は、大きく引け巣（ひけす）と空孔（くうこう）に分けられます。鋳巣により製品が脆く壊れやすくなるというリスクが発生します。つまり、鋳巣を発見するための検査が必要不可欠となります。

鋳巣の検査方法①　目視検査

現在、多くの企業では、金属加工品の検査は人による「目視」で行われています。目視検査には人件費など多額のコストがかかり、また検査経験豊富な人材の不足が懸念されています。これらの課題を解決するために、検査の自動化が求められています。

鋳巣の検査方法②　ディープラーニング活用

自動化の技術として、AI技術のディープラーニングが期待されています。ディープラーニングは、大量のデータから「良品」にはなく「不良品」にある部分を認識する複雑な法則を生成します。そしてその法則と合致するかで良品か不良品かを判断します。



しかし、不良品の教師データが集まらない、微小（びしょう）な欠陥の見逃しが発生しやすい、欠陥の大きさや形状が様々で学習しづらい、という弱点があり、金属加工品検査では実用化が困難でした。

フォービジョン株式会社独自システム「ABHB」で解決

ABHBとは：ヒトの視覚を超える画像認識技術

ABHB（エービーエイチビー）とは、目視検査の判断プロセスを独自プログラム化するアルゴリズムです。

独自アルゴリズム：人間の無意識な判断をプログラム化

鋳巣や傷は不良品で、汚れは良品、というような人間がこれまでの経験や知識で無意識で判断していた内容をプログラム化することができます。

ABHBの特徴：ディープラーニングと比べて様々なメリット

ABHBには大量の画像データが不要です。また一般のノートPCでも使用可能で、ソフトの言語により高速処理を実現しました。さらに、99%以上の認識精度という優れた特徴を持っています。

ABHBを利用したソフトウェア「フォトナビ・目視レス」

ゼータブリッジはこのABHBを使用した「フォトナビ・目視レス」というソフトウェアを開発しました。「フォトナビ・目視レス」は、既存の撮像システムと連携可能な自動解析ソフトウェアで、金属加工品の欠陥以外にも、機械部品の欠品、電化製品のキズ確認、食品の具材カウント、食品の異物混入など様々な用途に活用が可能です。



これまでディープラーニングなどの技術で目視検査を自動化できなかった金属加工品自動検査の新しいソリューションです。

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