ディープラーニングやマシンラーニングを活用したAIによる画像認識技術は、製造業のものづくりの現場をも変えようとしています。中でも、製造業の品質保持の要である検査・検品作業で活躍する画像認識技術やAIの活用事例についてまとめました。日立ソリューションズは2018年10月、製造業向けにマシーンラーニングによる画像認識技術で製品の外観検査を自動化するSIサービスを発表しました。同サービスによって、製造業企業は作業者のスキルに依存することなく外観検査や画像処理業務が行えるようになり、作業員不足やスキルのばらつきといった課題を解決することができます。同社がSIサービスを導入した背景には、近年の少子高齢化に伴う人手不足や、熟練工の技術継承が深刻化しているという課題がありました。目視で行う検査に関しては一人ひとりの経験やスキルに依存しなければならないため、経験が浅い担当者による検査から品質のばらつきが生まれたり、不良品が流出したりといった問題が懸念されていたのです。そんなSIサービスですが、製造工程の検品・検査作業では以下のような利用方法が考えられます。部品のキズや汚れ、形状不良などを判別し、高精度の外観検査を行う。マシーンラーニングで異常パターンごとに最適な分析方法を採用。製造作業員のスキルに依存せずとも検査・検品工程の品質均一化や作業効率向上を目指す。稼働中の製造機器が正常に動作しているか、各種ライトの点灯状態やスイッチのオンオフ状態などを判定する。機器の作動状況の判別が自動化される。検品作業のチェック漏れも防止できる。このほか、製造業の現場では、「工事現場や製造現場で働く人の行動を監視カメラで監視し、装備の不備や危険行動をモニタリングする」といった使い方や、「小売業の現場では、過去の商品陳列画像と店舗の売り上げデータを照合し、最適な商品陳列方法を提案する」といった使い方も想定されるでしょう。大手鉄鋼メーカーであるJFEスチールでは、製鉄所で働く作業者の安全を守るために画像認識技術を活用しています。これまで、AIを活用した画像認識技術によって人物検知を行い、安全リスクを軽減させるという事例は多く存在していたそうです。製鉄所の工場内は明るさが均一ではなく、照明条件も異なっており、さらに作業する人の姿勢などもバラバラなことから、人物検知を行うことが困難な状況にあったそうです。そこでJFEスチールは、NECとNECソリューションイノベータとともに、新たな安全行動サポートの技術を開発しました。その新しい技術では、大量の人物画像を撮影し、そのデータを深層学習(ディープラーニング)によって学習させる事により、工場内のような環境においても人物検知を行うことが可能になったそうです。JFEスチールの工場内は条件によって立ち入り禁止のエリアが変化するという少し特殊なシステムになっているものの、AIを活用することによってエリアを正しく認識することができるようになったといいます。そのため、作業員が立ち入り禁止のエリアに入ってしまった場合には、AIが警報音を鳴らして自動でラインを停止させることもできるようになりました。このシステムは愛知県半田市の知多製造所で試験的に導入され、その製造所で有効性を確認できたため、2019年から全社展開が始まっています。製造所において、安全サポートに関するAIを活用した画像認識技術を導入したという事例はJFEスチールが初であるため、今後の展開にも大きな注目が集まるでしょう。JFEスチールなど、AI画像認識による安全行動サポート技術を導入)■キユーピーの製造ラインに「1日100万個以上のポテトをさばく検査ロボット」また、食品メーカー大手キユーピーの「1日100万個以上のポテトをさばく検査ロボット」も話題を集めています。同社では、離乳食の材料として1日100万個以上のダイス型(角切り)ポテトを使用しています。中には茶色く変色したポテトが混じっていることもあります。変色しているだけで食べても人体には問題のない品質のものですが、離乳食という商品の性質上、少しでも購入者の不安を取り除かなくてはなりません。その他にもポテトの品質は必ずしも均一ではなく、また品種も数多くあるため、原料の検査作業はなかなか機械化できない分野でした。これまでは、目視による検査員への負担も大きかったといいます。そこで同社では、マシーンラーニングを活用したAIによる検査プログラムを製造工程に導入。当初は「不良品を見つけ出す」というフローで取り組んだところうまくいかなかったため、発想を逆転させて、マシンに良品のダイズポテトの画像を学習させて「良品を見つけ出す」というフローに変更したところ、不良品の選別に成功したのです。人間による目視では疲労の蓄積によって検査効率が下がっていきますが、機械ならそういったことはありません。実質的に検査速度を2倍に向上させることが可能だといい、同社では今後、離乳食の製造ラインだけでなく、ポテトサラダの製造工程にも同様のマシンを導入する計画です。キユーピーがAI画像認識でポテト選別)■製造工程の検査・検品作業はAIの精度向上で導入進む人間による検査・検品作業では、検査項目になくても目に見えて明らかな不良品であれば不良という判断が下せます。今の段階でのAIによる検査・検品作業ではそこまでの柔軟さがないのが実情です。そのため、検査効率を向上するには、キユーピーの例のように発想の転換が必要になります。ディープラーニングやマシンラーニングが進展するにつれてそうした課題は次第に解消され、製造工程の検査・検品作業へのAI導入も進むことでしょう。何より、人間の作業には「体調」「モチベーション」「経験」といった要因によって作業の質にムラが生まれるリスクがありますが、AIであればそのようなリスクを心配する必要がありません。ディープラーニングやマシンラーニングが発展すれば、より作業の質を高めていくことが可能になりますので、今後の製造業においてAIが欠かせない存在になっていく可能性は極めて高いでしょう。カオスマップ2020を公開2020/02/17多くの企業で導入が進む「AIを活用した設備保全」とは?2020/02/14カメラによる外観検査のメリット・デメリット投稿ナビゲーション前のページへ金融業界でのチャットボット活用が加速中、新たなコミュニケーションツールに次のページへAIを、学ぶ。2020】AI...目視での外観検査を効率化させるAIの仕組みとは?...進化を続ける「工場×IoT」。AIsmiley編集部記事AI・人工知能の展示会・セミナーレポートAI・人工知能製品・サービスの紹介動画AI・人工知能製品・サービスの比較検討資料AI・人工知能のインタビューUncategorized新着掲載のAI・人工知能サービスNEW導入から運用・改善まで、ご自身の手で無理なく簡単に行えるFAQチャットボットです。シャープ子会社の株式会社AIoTクラウドが提供しています。NEWAIで「文脈を読み取る」Q&A検索が可能に。言葉を事前学習済みだから、Q&Aをアップロードするだけですぐ使える。検索クエリとQuestionのマッチングスコアが全て可視化されるため、学習に頼らない運用改善が可能。アノテーションAIsmileyメールマガジンAI・人工知能関連の最新トレンド情報を受け取ることができます。reserved.この記事で紹介されたAIサービスを無料で。