AI外観検査とは
別名・別表記：AI画像検査、外観検査AI
AI外観検査とは、カメラで撮影した製品の画像をAIが判定し、キズ・汚れ・欠けなどの不良を見分ける検査の方法である。目視検査の負担と、検査員による判定のばらつきを減らすことを目的とする。
従来の画像検査と何が違うのか
従来の画像検査は「この明るさの差があれば不良」と人がルールを決めていました。AI外観検査は良品・不良品の画像からAIが判定基準を学ぶため、言葉やルールにしにくいキズや色むらにも対応しやすくなります。
その代わり、判定の精度は学習に使う画像の量と質に左右されます。
導入前に確認すること
- 不良品の画像を集められるか：不良がめったに出ない工程では学習用の画像が集まりにくい。良品だけで学習する方式もあるため、ベンダーに確認する
- 撮影条件を一定にできるか：照明、置き方、カメラの位置が変わると判定がぶれる。治具や照明の設計が費用の大きな部分を占めることがある
- 見逃しと過検出のどちらを許容するか：不良を見逃さない設定にすると、良品を不良と判定する件数が増える。後工程で人が再確認する運用を含めて設計する
いきなり全数を自動判定に切り替えるのではなく、まず検査員の判定とAIの判定を並べて比べる期間を設けてください。
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