欠陥流出ゼロを実現する外観検査AI

AIを用いた欠陥・表面検査は、カメラとディープラーニングモデルを使用して、ライン上のすべての製品の傷、へこみ、ひび割れ、異物混入、変形をチェックします。サンプリング検査やルールベースの画像処理とは異なり、ラインスピードを落とすことなく全数検査を行い、各欠陥を分類し、合否判定したすべての製品の画像記録を保存します。

ルールベースの画像処理は固定されたテンプレートと製品を照合するため、光の反射や質感、個体差を欠陥と誤認しやすく、製品の仕様変更のたびに再プログラミングが必要です。一方、KOMPASSは実際のサンプルから欠陥の特徴を学習するため、表面の許容範囲内のばらつきを許容し、ルール設定では記述できない複雑な外観不良にも対応します。

はい、可能です。金属のヘアライン仕上げ、塗装パネル、ガラス、透明プラスチックなどは、反射が製品とともに移動するため、ルールベースのシステムでは対応が困難です。KOMPASSは、お客様の照明環境下で実際の表面を学習するため、傷と光の反射を正確に区別できます。また、モジュール式ハードウェアにより、欠陥検出に必要な角度を確保します。

KOMPASSは、実際の製品と欠陥のサンプル（欠陥1種類につき20個）を使用して学習します。モデルがライン上の欠陥と通常の個体差の違いを学習するため、検査開始前に実際の製品を用いたトレーニングとシャドーモードでの検証が可能です。

過剰な排出は、誰も測定していない隠れたコストです。そのため、KOMPASSは排出ゲートを制御する前に、シャドーモードで検証を行います。稼働開始後は、本物の欠陥と通常の個体差を学習するため、従来のプロセスと比較して誤排出を40%削減します。

KOMPASSは、現場に既存のカメラ、制御装置、ソフトウェアをそのまま活用して導入可能です。PLC、ロボット、コンベアと接続し、ドウェルタイム（滞留時間）内に排出ゲートを作動させ、MESやERPにデータを送ってトレーサビリティを確保します。エッジ環境、インライン、またはライン終端で動作し、データはすべてオンサイトで管理されます。