製造工程全体の質を管理する「品質管理」には、「工程管理」、「品質検査」、「品質改善」という3つの取り組みが含まれます。 また、品質検査を実施しつつも全体の生産量を維持するためには、検査の効率化を実現する必要があります。その一つの有効な手段として挙げられるのが「検査装置」の導入です。
この記事では品質検査の課題に対する検査ソリューションを提供する企業をご紹介しています。
製造工程全体の質を管理する「品質管理」には、「工程管理」、「品質検査」、「品質改善」という3つの取り組みが含まれます。
品質管理に含まれる品質検査とは、製造される部品や製品の品質が確かなものであるかを検査し、保証することを指します。検査には「破壊検査」「非破壊検査」「抜き取り検査」「全数検査」など、手法によって様々な種類があります。
製造現場に品質検査を導入することには様々なメリットがありますが、その中でも代表的なのが「品質を担保することで顧客からの信頼を得ることができる」という点です。
品質検査を実施することにより不良品の流失を防ぐことができます。近年では不良品流失等によるクレームは企業ブランドを下げる直接的な要因になりかねないため、部品や製品を提供する製造現場には品質担保がより求められる傾向となっています。そのため、品質検査を経た部品提供は、クライアントの信頼獲得という観点から非常に重要です。
品質検査を行う場合には検査員を配置する必要があるため、その分採用や育成のコストがかかってしまいます。
また、品質検査へリソースを割く分、全体の生産量への影響も考えなければなりません。
品質検査を実施しつつも全体の生産量を維持するためには、検査の効率化を実現する必要があります。
その一つの有効な手段として挙げられるのが「検査装置」の導入です。検査装置とは人による検査の代わりとなる装置であり、製品や部品の検査を自動で行うことができます。 近年の検査装置では画像処理技術を活用したものが多く、機械による検査精度の向上はますます期待が大きくなっている分野です。
AI(人工知能)を活用した画像処理技術による検査は、「画像データの取得」と「画像データの解析」によって行われます。
専用のカメラで検査対象物を撮像し、ソフトウェアを組み込んだPCへ画像データを送付。送られた画像データを解析し、あらかじめ設定した基準をもとに欠陥の有無等を判定します。 目視による検査とは異なり、検査品質が安定化するだけでなく、検査スピードの向上・効率化も実現可能です。
検査手法の分類の中には「抜き取り検査」と「全数検査」という分類があります。抜き取り検査は対象物からサンプルとしていくつかを抜き取って調べ、その判定を全体の検査結果として当てはめる検査方式です。一方、全数検査は各製品・部品を一つずつ検査するため、その分対象物に対する検査品質を担保することができます。
全数検査を希望するクライアントは少なくないため、検査装置を導入する際はその要望に応えられるか否かも検討材料に加える必要があります。
製品名 | 特徴 |
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画像処理検査ソリューション「URCP」 | 柔軟なカスタマイズ性があり、URCPと検査装置をトータルシステムとして提供し、お客様のニーズに合わせた提案、開発、カスタマイズ、導入、アフターフォローを全面的にサポートします。 |
画像認識検査システムDeama(ディアマ) | Deama(ディアマ)は、高精度の人工知能(AI)と光学文字認識(OCR)機能を搭載した画像認識検査システムです。 従来の目視チェックに依存していた日付や焼加減、具材の有無などの外観検査を、AIによる高速かつ正確な判定で行います。 |
AI外観検査システム「ZENAI(ゼナイ)」 | ディープラーニング技術を使用した外観検査AIシステムで、高度な画像分類により、不良や傷・異物の検出を自動化します。0.1秒で高速判定を行い、微細な欠陥も検知できます。 |
外観検査装置パッケージ MAR7000i | 標準センサーと大型ロボットで外観検査可能な自動検査装置です。多品種、多項目の製品検査に対応。ニーズに応え、ヒューマンエラーを削減します。 |
AI外観検査ソリューション | AIの機能は多岐に渡り、単体では要望に応えきれない場合があります。導入コストも高く、移行作業の滞りも懸念されます。そこで、画像解析のノウハウを活かしたAI外観検査ソリューションを提供し、既存の撮影装置を活用可能な3種類のソリューションを紹介します。 |
メイコーの「自動検査」 | 自動化された製造ラインでの検査工程に人為的なバラつきがあり、効率が上がらない企業に、ワークの搬送から欠陥品のリジェクトまで全てを自動で行う外観検査装置を提案します。検査範囲の学習機能を搭載し、高精度な欠陥検出を可能にします。 |
デジタルマイクロスコープ Emspira3 | PC不要で簡単に美しい画像を撮影でき、照明、スタンド、対物レンズが自由に組み合わせられます。最高級レンズを採用し、高い光学性能を提供します。 |
MMEye | 製造現場でリアルタイムにAI画像判定が可能なサービスで、異常検知、物体検知、多品種分類が簡単に導入可能。AIや画像処理の知識が不要で高精度な判定ができます。 |
TESRAY Sシリーズ | 工業製品の外観検査ロボットで、多軸ロボット・撮像モジュール・AIアルゴリズムを組み合わせて、あらゆる形状のワーク(対象物)の微細な異常や官能的な検査基準に対応します。 |
汎用画像検査ソフト EasyInspector2 | 専門的な知識がなくても画像検査システムを構築できるWindowsソフトで、市販のパソコンと安価なカメラが使用できます。現場担当者は操作方法を覚え、検査対象に合わせて画像処理機能を選択し、設定を調整することができます。 |
Arithmer Inspection | Arithmer社は高度なAI画像解析技術を用いて、静止画像からの物体識別や固有情報取得を実現し、従来の検査などの業務を効率化・高精度化できます。保険業界などでの損傷判定や生産ラインの資産活用にも適用可能で、iOS・Androidアプリにも対応。お客様と共に新しいソリューションを創出します。 |
画像処理検査ソリューション「URCP」の大きな特徴は柔軟なカスタマイズ性です。画像処理検査ソフトウェア群「URCP(UIS Ready and Custom Packages)」と検査装置を併せて、トータルシステムとしてご提供。お客様のニーズに合わせ「提案」「新規開発」「カスタマイズ」「導入」「アフターフォロー」まで、全面的にサポート可能です。
Deama(ディアマ)は、高精度の人工知能(AI)と光学文字認識(OCR)機能を搭載した画像認識検査システムです。従来の目視チェックに依存していた日付や焼加減、具材の有無などの外観検査を、AIによる高速かつ正確な判定で行います。これにより、スタッフの負荷を軽減し、検査の一貫性を確保します。
ディープラーニング技術を用いた外観検査AIシステム「ZENAI(ゼナイ)」により、お客様の課題解決を支援します。ZENAIで外観検査工程を自動化します。高度な画像分類により、不良や傷・異物の検出が可能です。これまで不可能だった微細な欠陥を検知でき、0.1秒の高速判定を実現しています。
ミツテック株式会社が開発したオリジナルモジュールのうち、標準タイプの可視化センサーと大型ロボットを組合せ、ルールベースの画像検査ソフトによる外観検査が可能なパッケージです。
画像解析35年以上のノウハウを活かした豊富な計測機能を搭載しつつ、皆様がお持ちの撮影装置を活用可能なAI外観検査ソリューションをご用意。「既に自動撮影装置をお持ちの方」「顕微鏡などの撮影装置をお持ちの方」「撮影装置は持っているけど新規一式で導入したい方」にあわせて、計3種のAI外観検査ソリューションをご紹介いたします。
メイコーが提案する自動検査は、ワークの搬送から撮像・解析・欠陥品のリジェクトまで、すべてを自動で行う外観検査装置です。
検査範囲の学習機能を搭載し、毎撮像ごとに最適な検査範囲を自動作成。個体差に左右されない、高精度な欠陥検出を提供します。
1,200万画素&4Kの高精細カメラと、PCを使わないスタンドアロン機能を大幅にレベルアップ。綺麗な画像をより簡単に取得できます。
カメラEmspira 3は、照明、スタンド、対物レンズなど組み合わせ自由で、PCもあり・なしを選択いただけます。
最高級アポクロマート補正レンズ採用し、ライカの高い光学性能と、スタンドアロン機能の強化で、どなたでもすぐ鮮明な画像を取得できます。
AI画像判定サービス「MMEye」は、弊社の技術やノウハウを体系化したAI”Paradigm”を搭載した、製造現場でリアルタイムにAI画像判定を可能にするサービスです。
AIや画像処理の知識が不要で、簡単に導入が可能な画像判定サービスとなっております。
「TESRAY Sシリーズ」は工業製品向けに汎用型のAI外観検査ロボットで、独自開発の多軸ロボット・撮像モジュール・AIアルゴリズムによって、あらゆる形状のワーク(対象物)の微細な異常、寸法では判断できない官能的な検査基準に対応します。
EasyInspector2は画像検査システムの構築を簡単にすることを目的に開発されたWindowsソフトウェアです。最大の特徴は市販のパソコンと安価なカメラ(Webカメラ、USB/GigE産業用カメラ)が使用できることです。また、Windowsソフトを操作する要領で検査設定が可能です。
Arithmer株式会社では、高度AI画像解析技術を応用して、静止画像からの物体識別、位置特定、固有情報の高精度な取得を実現します。従来、人の目で静止画から情報を取得し判断していた検査などの業務は、ArithmerInspectionを使用することで飛躍的に効率化、高精度化することが可能です。
課題背景 | 金属部品の品質検査において、作業者に依存してしまう検査基準のバラツキを課題として抱えていた。また、不良判定となる内容の種類が多様のため、原因の特定や品質改善に向けた打ち手を模索していた。 |
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導入効果 | 画像検査システムの機能を有した外観検査装置を導入。不良判定された画像を「色違い」「大きさの違い」「キズの有無」「欠けの有無」など、AIに予め学習させた内容別に分類させることで、不良原因を特定できるようにした。結果的に、不良品を出さないための仕組みづくりに繋がった。 |
課題背景 | 大きさや形に個体差がある食品の品質検査において、作業者の目視検査に頼らなければいけない現状だった。しかし、労働者人口減少の影響を受けるようになり、生産量に見合う検査員数を確保することが難しくなってきていた。 |
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導入効果 | 画像検査のソフトウェアシステムを導入。オーダーメイド開発により、多種多様な不良内容を自動で検出できるようになった。また、目視でも判定が難しい食品特有の不良内容(色味の違いや泥の付着など)も高精度で検出が可能に。 |
課題背景 | 1日で10万個以上生産される部品の品質検査において、作業員の確保が困難になってきたことにより、生産量の維持が危ぶまれていた。また、クライアントから求められる品質の精度が高くなってきていることから、全数検査の体制を整える必要があった。 |
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導入効果 | 「教師あり学習」を行い、良品と不良品のパターンをAIの画像認識技術を用いて学習させた。一次検品を自動化させ、二次検品は一次検品で怪しいと判定されたものだけ作業員が目視で検査することにより、全数検査の体制を実現した。 |
検査の実施と全体の生産量は常に関わり合っています。売り上げ増加のために生産量を増やすということは、実施すべき検査数も増えることを意味するからです
そのため、製造品の品質と生産量を担保するためにも、検査工程を効率化させる必要があります。その一助として、人に代替される検査装置の導入を検討してみてはいかがでしょうか。