「InspectAI」(インスペクト・エーアイ)は、主に製造ライン等での
目視検査の自動化により、検査員の人員削減や検査品質の均一化を実現するパッケージソフトです。

InspectAIの特長

少量の異常品画像で高精度を実現
従来のAI開発手法と比較し1/10程度の枚数の異常品画像で、毛髪混入や1/10mm単位のキズを検出可能です。
弊社検証下では毛髪を検出率100%(見逃し率0%)で検出しました。
(異常品画像を使わない学習も可能です。)
独自の高速化技術
AIモデルの最適化や処理の効率化、ハードウェアの選定により、ご要望のタクトタイムを実現します。
1-2時間で学習が完了
導入後、短時間で使い始められます。(正常品画像のみ:1-2時間程度、正常品画像+少量の異常品画像:3-4時間程度)
現場だけで運用可能
アルゴリズム知識を必要とせず、画面操作だけで、新たな検査品目追加や段取り替えに現場だけで対応できます。
最適なカメラ・撮像方法の提案
異常箇所が際立つように撮影することが精度向上のために重要です。カメラや撮影方法も含めたご提案をいたします。
複数面の同時検査が可能
複数の方向から同時に撮影し、異常がないかの検査を行うことが可能です。現在 人が検査対象物を手に取り、あらゆる方向から確認しているような検査に対応可能です。
PLC連携が可能
不良品の検出時に信号をPLCに送信し、ラインを停止したり、NGレーンへ排出したりなどが可能。
段取替えに対応可能
1つのソフトの中に、複数の検査用の設定(AIモデル)が可能で、これを切り替えることで、1つのラインで複数の検査に対応することができます。

検査のデモ

「InspectAI」の検証環境での検証結果です。
[1] 正常品+少量の異常品の画像で高精度な検査を実現します。
インスタント食品の異物検知
従来のAI開発手法と比較し少量(1/10程度)の異常品画像で学習
さらに複数の検査対象物(醤油味・シーフード味)を1つのAIで検査可能(異常品画像は醤油味のみで準備)。

細い毛髪も正しく検出(見逃し0%/検出率100%) 。
プラスチック片を異常検出しながら、正常な内容物である白色のネギやタコは異常検出しない。

※掲載している異常品は、弊社がデモ用に作成したものです。
金属ボールベアリングの打痕検知
1mm以下の複数の打痕を検出。検出難易度の高い微細なエッジ打痕も検出。
一方で、小さな埃や不良基準に満たない傷は過検出しない。

1つのAIモデルで表裏両面の検査に対応。

検査タクトタイム0.2秒以下を実現。
[2] 正常品画像のみでも異常を的確に判定します。
革の不良検知
不良の種類 傷・穴・ボンドの付着
学習画像(正常) 300枚
ワッシャーの不良検知
不良の種類 傷・汚れ
学習画像(正常) 329枚

対応する検査例

検査対象物 01
金属部品・金属製品
検出異常例傷、打痕、ひび、折れ、塗装(色むら)、溶接
検査対象物 02
食品
検出異常例異物混入(ほこり、毛髪、紙片、容器の破片)
検査対象物 03
電子部品
検出異常例欠け、曲がり、バリ、ピッチ
検査対象物 04
プラスチック部品・プラスチック製品
検出異常例充填不良、形状不良、異物混入、変形

導入事例

食品原材料の異物検知で
無人化を実現。
導入前
原材料にまれに混入する異物を、検査員が目視で検査。ルールベースの画像検査装置では対応できなかった。
課題
検査方法 異物混入を検査員が目視検査。
検査人員 1名必要(この検査工程だけ無人化できない)。
導入後
品質検査工程における異物除去工程をAIにより無人化を実現。
効果
検査方法 検知AIにより異物を検知
(検出率95.88%・誤検出率0.00%)
検査人員 人員不要(無人化を実現)。
以下の活用事例記事もご覧ください。

導入の流れ

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