ユースケース

ネジ⼭の傷検査

相談内容

ネジ⼭の傷を検査したい

企業様の課題

‧検査精度の⾼性能化の実現
‧会社として省⼈化を進めているができていない

お客様の声

現在ルールベースを導⼊しているが安定して検査ができていない。
具体的には表⾯状態の変化により、傷と影の誤検知が 度々発⽣している。

そのため、⽬視による追加検査をするため、⼯数省略化と省⼈化ができていないのが課題。

現在の検査の流れ

ルールベース検査が安定しない原因

ルールベースの検査では、⼀定のルール(濃淡差)を設定し、そのルールに従って判定を⾏うため、設定したルールから外れている場合や曖昧な判断の場合、正しく判定できない可能性があります。

特にネジ⼭のような検査では表⾯状態の変化により誤検知が発⽣しやすくなるでしょう。

理由として、表⾯に凹凸があるため、影で暗くなっているのか傷なのかの⾒分けが付きづらく、判別が難しいことから、誤検知が起きやすくなります。

私たちの提案

Our Solution

AI を活⽤した画像検査機の導⼊をおススメします

機械学習(ディープラーニング)を活⽤して、表⾯状態の複雑なネジの側⾯の傷においても不良部分を⾼精度に検出できます。

VRAIN Solutionの「Phoenix」であれば現在使⽤している設備をそのままで、AI外観検査システムに変更することで精度向上とともに省⼈化の実現が可能と考えます。

提案する現場での活用方法

無料ワークテスト

検査内容

ネジ⼭の傷確認

検査要件

ネジ⼭の細かな傷を影と傷で間違えずに検出

検査の結果

実際に現場で使⽤されている画像50枚の検査で検査をした結果、98%の検出率を確認できました。良品誤検出が1件(不良特徴に酷似したもの)ありましたが、それ以外は良品‧不良品問わず正常に検査ができました。

良品誤検出に関しても追加学習を⾏い、さらに精度を向上させていくことで、貴社が求められる検査基準にも対応可能になると思います。

上記内容よりAI画像検査ソフトウェア「Phoenix」を導⼊することで、既存検査機の精度向上及び省⼈化を実現できると考えます。

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
・導⼊済みの装置と繋いで使⽤することで設備コストの削減が可能

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導入までの流れ