AI外観検査機
AI外観検査の成否は「AIが特徴を抽出しやすい画像データの収集」で8割決まる！
AI外観検査機のライン実装、成功の鍵は？
外観検査の実証実験（PoC）では、AIの「精度」にのみ着目しがちです。しかし、どんなに「精度」がよくても、それだけではライン実装を進めることはできません。
スカイディスクは、AI外観検査を実現する以下の3つの検証ポイントをおさえたAI外観検査機を提供しています。
（1）AIに最適な画像データ
（2）最適なAI技術
（3）業務・製造ラインにおける制約条件
検品対象（ワーク）をセットして画面をタッチするだけで検査でき、学習データの収集から検品・検査まで、誰でも簡単に操作可能です。専門知識や複雑なデータ処理は必要ありません。
特長
AIに最適な画像データを収集
外観検査にAIを活用するには、AIに学習させる画像データが特徴を抽出しやすいものである必要があります。照明設定だけでも、見え方は大きく変わります。スカイディスクでは、実証実験（PoC）を実施する前にお客様からワークを送付いただき、特徴を抽出しやすいカメラ性能・照明設定を見極めます。また、その撮像環境をライン実装時に再現できるかどうかも、あわせて検証します。
最適なAI技術を選択
最終的なライン実装を踏まえてAIモデルを開発し、精度検証を行います。AIはあくまで手段です。業務フローや検査対象によってAIに向かない場合には、AI以外の技術検証を提案します。製造業を中心に200件以上のプロジェクト実績を持つデータサイエンティスト陣が、お客様の課題に合わせた検査手法を検討します。
業務・製造ラインにおける制約条件を洗い出し
AI外観検査機をライン実装する場合には、業務の前提行件やタクトタイム等、様々な制約条件を洗い出し、それらを考慮した上で実装方法を検討しなければなりません。スカイディスクでは、ハードウェア・設備設計のスペシャリストであるシナプスギヤ社と共に、最終的な実装イメージをお客様とすり合わせ、実証実験（PoC）で検証すべき内容を明確にします。