ユースケース

シリンダブロックの
外観検査システムの構築

相談内容

シリンダブロックの打痕のみを検出したい

企業様の課題

‧ルールベースを導⼊しているが⽔滴と打痕の区別が難しい
‧⽔滴と打痕を区別できるAIの導⼊を検討している

お客様の声

シリンダブロックの打痕のみを検出するため、ルールベースの検査を導⼊したが、ルールベースでは⽔滴と打痕の判別ができず、どちらも検出してしまう。その結果、歩留まりが発⽣している。
⽔滴は後程拭けば良いため、打痕のみを検出できるようにしたい。

AIであれば精度が変わると聞いていて、本格的な導⼊を検討している。

現在の検査の流れ

AI外観検査機の導⼊を勧める理由

AIによる機械学習(ディープラーニング)を活⽤することで⾼精度な検査を実現できます。

⽔滴と打痕では、通常と⽐べて⾊が濃くなる点で類似していることから、ルールベースの特徴の⼀つである濃淡差による検出が難しくなるため、精度が悪くなってしまいました。
AIでは不良個所の特徴を学習させることから、濃淡差に差がなくても正確に検出が可能です。

また、ルールベースではルールを設けて検査を⾏うため、ルールから外れた不良項⽬は検出ができなくなってしまいますが、AIでは学習を重ねることで精度を⾼めていくため、⾃動で検出できるようになります。

私たちの提案

Our Solution

AI外観検査ソフトウェア「Phoenix」をおススメします

VRAIN SolutionのAI外観検査ソフトウェア【Phoenix】では

独⾃開発のAIアルゴリズムを搭載しているため、⾮常に簡単な操作で学習を⾏い、⾼精度の検査を実現します。

少ないデータからでも検査を開始でき、検査をしていくにつれ精度が向上していきます。

【Phoenix】は既に導⼊済みのデバイスと連携ができることから、AIのみの導⼊で検査が可能となり、経費の削減にもつながります。

また、必要であればカメラや照明といった必要な設備を⾒直し、AI外観検査を導⼊する場合の最適な設計も提案いたします。

提案する現場での活用方法

無料ワークテスト

検査内容

シリンダブロックの外観検査

検査要件

シリンダブロックの⽔滴と打痕を⾒分けられるか

検査の対象

シリンダブロックの打痕

検査の結果

現場で撮影されたサンプル画像を学習⽤と検査⽤に分けてワークテストを⾏った結果、打痕1つだけでなく、複数の打痕や⽔滴内にある打痕も100%検出できました。
また、⾊の薄い⽔滴や⼩さい⽔滴を打痕と誤判定することもありませんでした。

少ないサンプル数でも結果が良好だったため、追加で学習をしていくことで貴社が求められる検査基準にも対応可能と考えます。

上記から【Phoenix】を導⼊することで打痕のみを正確に検出し歩留まり率の改善が期待できるでしょう。

装置構成図

外観検査機【Phoenix Eye】の特徴

・独自開発のAIアルゴリズムで高い検査精度を実現
・少ない画像から始められ、検査とともに精度が向上
・⾮常に簡単な操作で専⾨的な技術はいらない
・希望する撮像条件に合わせてカメラ‧照明‧排出機構等
 といった機材の提案をワンストップでサポート

▶︎ Phoenix Eyeの詳細ページへ

導入までの流れ