工場原価高騰につながる。人員不足に伴う現検査者への仕事集中で⓻検査員の疲れの要因となりうる。このような人間の目視検査にはたくさんの課題が潜在リスクとして存在し、すでに顕在化して対応を迫られる局面も多い。ニーズは増加している。既存の画像検査に後述するような課題が多いためである。~従来の自動外観検査における課題~検査対象や撮影条件が微妙に異なる場合に正しい判定ができない。検査対象の形状や向き、撮影時の光の反射や色味などの条件が一定でない場合に誤判定をしてしまう場合がある。微妙な色むらや形状の違いのある材料・素材を対象にする自動外観検査には向かないことが多かった。整えるための照明条件など、コツやノウハウが必要であったり、システム構築及び撮影条件を整えるため多大な時間を費やす必要があった。導入後、運用途中でもし撮影条件が変わってしまった場合には誤判定をしてしまい、再調整が必要となっていた。大きく違う点はAI(ディープランニング)を活用した場合には検査対象画像から「自動的に特徴を認識・抽出する」という点が大きい。従来の自動外観検査では検査対象画像に対して人が個別に特徴の認識・抽出方法を設定・設計する必要があった。AI(ディープランニング)を使った自動外観検査では、数点の例示をすることでおおよその特徴を認識・抽出ができるようになった。Learning)活用したことで非常に柔軟に特徴を抽出することが可能となった。言いかえると、人間が定義するのが難しいこと、気付かないようなな特徴や全体的な雰囲気環境といった特徴を踏まえて処理することが可能となった。そのため従来の自動外観検査で撮影条件を整えること、また自動外観検査システムを構築する際のコツ、ノウハウや難しさ、構築時間など従来手法に比べ飛躍的に向上している。このようにAIを活用した自動外観検査は非常に魅力的な検査手法であるが、いくつかの課題も存在する。~AI(ディープランニング)活用した自動外観検査の課題~1ディープランニング(深層学習)には一定量の画像を用意する必要がある。2判断の難しさによっては画像データは膨大な容量となり、クラウドなどのデータストレージサービスを併用を余儀なくされたりする場合も多い。画像数が多ければディープランニングする、言わば学習、トレーニング、アノテーションする時間がかかってしまう。3実際には万能ではないため、使い方にノウハウが必要な部分も多い。社内サーバーやクラウドなどの構築が不要。パソコン完結で始められます。熟練度はアップ!!5AI専用のプログラミング言語(Python)は不要です。6今までの外観検査の知識は不要です。PCが学習し、検査を簡単に開始できます。大阪・東京ショールームお問い合わせ光学機器何でも。