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株式会社日立ソリューションズ スマートマニュファクチャリングソリューション 日立ソリューションズ
スマートマニュファクチャリングソリューション

画像認識AI技術を活用した
目視作業の自動化事例

画像認識AI技術を活用した目視作業の自動化事例

執筆者情報

岡本 光平
  • 株式会社日立ソリューションズ
  • サスティナブルシティビジネス事業部 新事業推進部 主任技師
1999年 旧日立ソフトウェアエンジニアリング(現)日立ソリューションズに入社。以後、半導体事業部向けソフトウェア開発に従事。
2012年~ADASシステム開発に着手。
2015年~DeepLearning技術を活用した技術検証を開始。
2017年~顧客との協創によるAIシステム開発を積極的に推進中。

はじめに

 2021年現在、さまざまな業種において、少子高齢化による人手不足の社会問題が深刻化、さらには働き方改革の推進、新型コロナウイルスの影響による新しいワーキングスタイルなどから、さらに省力化・自動化ニーズが高まってきております。2012年以降のDeep Learning技術を中心としたAI技術の著しい進歩により、自動化できなかった業務にも、積極的に新しい取り組みが適用されています。2022年には画像処理システムの世界市場は1兆5000億円まで拡大すると予測されています※1。しかしながら、AI技術は日進月歩で技術レベルが高く、取り組んだ結果、中断する事例についても数多く伺っています

 ※1: 出典:株式会社富士経済 「2019 画像処理システム市場の現状と将来展望」(2020年3月17日発表)

 日立ソリューションズではスマートマニュファクチャリング・スマートモビリティと称して、2015年以降さまざまな顧客の現場を見学、そして課題をヒヤリングしてきました。結果、いまだに多くの現場で担当者が目視に頼った作業を行っていることを認識し、“人を目視作業から解放し、貴重な人財の高度活用を支援すること”をミッションとかかげ、画像判定トータルソリューションを立ち上げております。デジタルカメラ開発や自動車の物体認識機能など、我々が組込みソフト開発で培った画像処理技術と各種ITシステムで導入されてきている最新の機械学習技術で、顧客のデジタルトランスフォーメーションを推進し、自動化システムの導入を支援しています。

お客様の多様なニーズと、現場で確立されている高い生産性を両立するシステムを構築するには、AI技術の活用だけでは難しいです。運用で利用できる判定精度を実現するには、傷などの検知箇所をきちんと撮影した画像データを取得する必要があります。本ソリューションでは、100社を超える多様な業界、多種の検証から培ったノウハウを活かして、撮影されるデータとお客様の運用方針を中心にしてシステム構築を支援することで、判定精度と生産性、導入コストなどを検討した最適な画像認識AIシステムを提供しています。システムはAI技術だけではなく、長年のシステム構築実績を活かし、顧客業務に最適なものをインフラ構築・開発など含めてトータルに推進しています。さまざまな業種に対する多くの事例がありますが、今回はその中の一部を注意点含め、ご紹介します。

図1.画像判定トータルソリューションの全体概要
図1.検査・判定プロセスの課題

1. 外観検査事例

製造業では、異物・汚れ・傷などの不良の判断は、主に検査装置と検査員による目視で実施しております。この場合、検査装置で官能検査ができない、検査員の工数と時間がかかる、個人の技能にばらつきがある、長時間作業の疲れによりパフォーマンスが下がる、などの多くの課題があります。

 これらの課題はいまは現場にとどまっていますが、将来的には経営の継続性にまで発展しかねない問題と考えられます。

 このような課題に対して、カメラで撮影した製品の画像データをAIに判定させることで、官能検査をコンピュータで実現させます。AI技術を活用することで検査の自動化範囲を広げ、検査員の工数を削減するとともに、検査品質のばらつきを抑えることが可能です。また、既に外観検査装置を導入しているが、虚報率が高く追加で検査員による目視判定を行っている場合でも、AIによる自動判定を実施することで省力化を実現できます。

 導入に際しては、対象物が立体形状で360度検査する必要がある場合は、複数カメラの活用やロボットなどで対象物を回転させるなど工夫が必要になります。このように外観検査はAI技術だけでは自動化は実現できず、撮影位置の移動など含めて自動化を検討することが重要になります。本ソリューションでは、エンジニアリング会社と連携し、ロボット配置やライン制御を含めたシステムをご提案しております。

 自動判定することによるメリットは省力化だけではありません。良品、不良品の判断だけでなく、不良の種類を自動的に判別することで、工場全体の不良率改善の基礎データとして活用することが可能です。ある時点で形状不良が多発した場合、工場内の稼働データと相関関係を分析することで不良発生の抑止にデータを役立てることができます。

このように外観検査の自動化は省力化だけでなく、生産性を向上していくことが可能な非常に有意義な取り組みであると考えております。

図2.外観検査の事例
図2.日立ソリューションズの画像判定ソリューション
NEXT「安全装備の自動チェック事例」
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