AI振動検査とは

AI振動検査とは、ディープラーニング(深層学習)の技術を活⽤した画像検査⼿法です。
具体的には、抽出した振動のデータを画像に落とし込み、不良箇所に対してNGが出⼒されるように、⾃動で最適化していく仕組みになります。
AIによって⾃動的に不良箇所の特徴を捉えてモデルの構築が可能となり、検査でも⾼い精度を実現できます。

振動検査

AI振動検査の「3つの目的」

振動検査は、製品の品質が仕様書・規定値に適合しているか確認する重要な工程です。

品質の保証

製造業では、「消費者に対する品質保証」やサプライヤーとして「納⼊先の品質基準遵守」が必要になります。
消費者に不良品が流出した場合、機能性や安全⾯のリスクだけではなく、企業としてリコールやイメージダウンなど経営上重⼤な損失が⽣じます。
また、納⼊先からのクレームや取引停⽌リスクなど様々な問題に発展する危険性があります。そのため、製品品質に問題がないか、
基準を満たしているか チェックをする振動検査は⼤変重要な役割があります。

品質の維持

製品の品質にばらつきがないか継続的にチェックすることが品質維持、安定供給の観点から求められます。
一定の基準で振動検査を実施することで安定的な品質維持に繋がります。

品質の向上

製品検査は必要不可⽋ですが、そもそも不良品が出ないように製造⼯程‧設備を改善して品質を向上させていくことが重要です。
振動検査の実施により、不良発⽣の原因を特定して改善を⾏うことが本質的な⽬的になります。

AI振動検査の強み

検査基準の標準化

AI(ディープラーニング)は「人の感性による判断」や「熟練検査員が検出する微細な欠陥」もモデル学習することで、同一検査基準で高精度検査を実現します。

熟練検査員の基準で検査自動化を実現

従来の振動検査システムではオペレーターが属人的にしきい値を設定していたため、検査ラインや担当オペレーターによって検査基準が変わる問題が蔓延していました。 一方、AI振動検査では検出対象の特徴を認識して安定的な検査が可能であるため、頻繁にしきい値を調整する必要がなく「検査基準の標準化」、 さらには「調整工数削減」が期待できます。

AI振動検査と従来の
振動検査⼿法との違い

官能検査

検査対象に振動を与え、そのデータから良否を判定する⼿法になります。
細かい違いを⾒分けるには熟練の技術が必要になるため、検査員のスキルや経験が⼤切です。
また、体調の変化等と技術以外からも影響が出てしまう可能性があるため、⼈によっては検査にバラつきが⽣じ、ヒューマンエラーによる検査漏れや誤検出が起こっていました。
AI振動検査機であればで今までのデータから良否を学習することで、不良を⾃動で検出する仕組みを構築します。
その結果、ヒューマンエラーによる検査漏れや検査が難しい製品での曖昧な判定も正確に検出できます。

官能検査

AI振動検査でできる検査例

完成品の検査⾃動⾞、船舶など
 

製品を稼働させたときの⾳を分析し、良品‧不良品を仕分けする。

⽣産設備の予兆保全⼯場内機械設備など
 

⽣産設備の時系列データを監視することで、設備故障の予兆を事前に発⾒して、突発的な稼働停⽌を防ぐことが⽬的。

⽣産設備や現場の監視⼯場内機械設備など
 

設備が安定稼働していることの確認⾃体が⽬的。科学プラントなどの重⼤な事故を起こすとまずい設備を常時監視したいなど。

構造物の点検作業橋梁や電柱、トンネル内部の
コンクリートなど

打⾳等により時系列データを収集し、構造物に緩み‧劣化‧腐敗がないかを点検する。

どのような企業・人におすすめ?
こんなお悩みありませんか?
  • 官能検査で見逃しが発生しており、検査基準の標準化・検査精度の向上を望んでいる
  • 人材確保、育成に時間がかかるため、省人化を目指している
  • 従来の波形解析手法ではルールを作る手間が大きく、判定精度にも限界がある

2つの導入パターン

目視検査の自動化

目視検査の課題

  • 検査基準にばらつきがある
  • 検査時間が原因で生産数を増やせない
  • 目視検査員が採用できない/教育コストが高い
AI振動検査システム導入により
省人化を実現

既存検査システムの高精度化

既存検査システムの高精度化

  • 誤判定が多くオペレーションコストや廃棄コストがかかる
  • 既存の検査システムでは、検出できない不良がある
  • 毎日しきい値を調整しており検査基準が変わってしまっている
現在のシステムにAI処理用筐体を
後付けするだけで
検査高精度化を実現

導入前に無料診断テストを実施

AI導入が初めてのお客様でもご安心してご検討いただけるように、弊社では初期のテスト・レポート作成を無償でサポートしております。 最新のアルゴリズムで検証可能、複数のモデルで比較検討いたします。

現場確認

現場確認

現場環境に合わせた撮像条件の検討

ワークテスト

ワークテスト

製品撮像・AI検査モデル検証

レポート作成

レポート作成

報告書の作成、検証内容のご説明