自動外観検査：製造業における品質検査合理化のヒント

品質不良に関連する高コストを認識する産業が増える中、人工知能とマシンビジョンを活用した自動外観検査（AVI）は、製造業においてますます不可欠なツールとなっています。

手作業による検査のエラー率は20％から30％であるため、AVIへの移行は品質管理の効率と精度において大きな前進を意味します。目視検査ソリューションは、メーカーに品質問題を特定・軽減する強力なソリューションを提供し、日々進化する生産現場において最高水準の遵守を保証します。

この記事では、今日の製造業で目視品質検査がどのように利用されているか、また、品質管理の取り組みを合理化するために、これらの新技術をどのように活用できるかを探ります。

自動外観検査とは、専用のカメラ、センサー、サポートするコンピューターシステム、アルゴリズムを使用して、製品や部品に欠陥がないか、必要な仕様から外れていないかを検査することです。

このプロセスは、多くの場合、より大規模な品質管理システムの一部であり、人間の目視による判断を機械ベースの分析の精度に置き換えることで、評価を行うために視覚データに依存しています。AVIシステムは、ミスアラインメント、サイズの不一致、表面の欠陥など、人間の目では容易に検出できない問題を特定するように設計されています。

手動から自動システムへの進化

製造業における手動検査から自動外観検査への道のりには、過去数年にわたる著しい技術的進化があります。

従来、目視検査は、熟練した作業員が手作業で生産ラインの不良品を検査する、人間の検査員に大きく依存していました。このプロセスはある程度効果的でしたが、本質的に時間がかかり、人為的ミスが起こりやすいものでした。手作業による方法の限界は、生産規模が拡大し、製品が複雑化するにつれて顕著になりました。

こうした課題に対応するため、初期の自動検査システムが登場しました。これらのシステムは当初、基本的なカメラと照明のセットアップを採用し、組立ライン上の製品の画像をキャプチャする初歩的なものでした。そして、その画像を簡単なアルゴリズムで分析し、目立った欠陥を検出しました。

初期の自動化システムの限界

これらの初期の自動化システムの限界は多面的でした。

第一に、その技術は、実際の製造環境で見られるばらつきを扱うには十分に洗練されていませんでした。これらのシステムは、実際の欠陥と製品外観の許容できるばらつきを区別できないことが多く、偽陽性や偽陰性の割合が高くなっていました。

第二に、検出できる欠陥の種類が限られていたことです。微妙な、外見的な、あるいは複雑な欠陥は、気づかれないことが多かったのです。

第三に、手作業による大きな介入なしに、異なる製品や生産ラインの変更に対応する柔軟性に欠けていました。

このような課題にもかかわらず、初期の自動化システムによって築かれた基盤が、今日使用されている高度なAVI技術の舞台を整えました。AIと機械学習の統合は、これらの制限の多くに対処し、より正確で適応性があり、効率的な検査プロセスを可能にしました。AVIの次の進化は、より広範な欠陥を認識するだけでなく、時間の経過とともに学習・適応し、検査能力を継続的に向上させます。

自動外観検査は、さまざまな業界において品質管理の要となっていますが、その影響は業界固有のニーズや導入の成熟度によって異なります。

自動車やエレクトロニクスのような一部の産業では、高い精度と効率性が要求されるため、AVIはほとんど不可欠なものとなっています。これらの業界はオートメーション化のパイオニアであり、AVIはその技術的進化において自然な流れです。

一方、製薬や食品製造のような業界では、AVIの可能性を十分に理解し始めたばかりです。

AVIが各業界で果たす役割は、各業界特有の課題や基準によって形作られます。例えば、自動車や電子機器では、精度の確保と効率の最大化に重点が置かれます。製薬業界では、患者の安全を確保し、規制基準を遵守することが重視されます。

AVI技術が進歩し続けるにつれ、その採用は新たな分野へと拡大し、品質管理における古くからの課題に対する革新的なソリューションを提供し続けるでしょう。

自動外観検査の実例

自動車産業AVIシステムは、エンジンから塗装仕上げまで、あらゆるものを検査する自動車製造に不可欠なシステムです。部品が安全基準と品質基準を満たしていることを確認します。組立ラインでは、AVIは溶接のわずかな欠陥も発見することができます。

電子機器：この業界では、回路基板やマイクロチップの検査にAVIが多用されています。AVIは、電子機器の機能に不可欠なミスアライメントやはんだ付けエラーを特定します。マイクロチップの検査では、わずかな欠陥でも有害となる可能性があるため、その精度は非常に重要です。

医薬品：AVIは、錠剤の大きさの均一性と包装の完全性を保証する能力で注目を集めています。AVIは、患者の安全性を維持し、健康規制を遵守する上で重要な役割を果たしています。ブリスターパック製造におけるAVIシステムは、錠剤の正確な量と品質を保証する一例です。

近年の技術の進化に伴い、自動外観検査は品質管理に新たなレベルの信頼性と効率をもたらしました。細部へのこだわりとテクノロジーのスピードが融合した、大きな前進です。

AVIが実際の生産ラインにどのようなメリットをもたらし、現代の生産ラインに不可欠なコンポーネントとなっているのかをご紹介します。

1. 精度の向上：AVIの最も顕著なメリットの一つは、品質検査の精度が向上することです。AVIを半導体の品質検査に応用した研究では、欠陥検出精度が81～92％向上したことが確認されています。AVIはわずかな欠陥も検出できるため、製品が厳格な品質基準に適合していることを保証し、コストのかかるエラーが発生する可能性を低減します。

2. コスト削減：AVIの精度は、製造工程の早い段階で欠陥を検出することを意味します。この早期介入により、無駄が削減され、再加工の必要性が制限され、高価な製品リコールを防ぐことができるため、最終的に運用コストを削減することができます。

3. より高い効率：AVIの検査スピードは人間の能力を凌駕し、生産プロセスを合理化します。この検査スピードの向上は、品質に妥協することなく、全体的な生産性とスループットを向上させます。

4. 品質管理の強化AVIシステムの一貫した性能は、安定した信頼性の高いレベルの品質検査を保証します。この信頼性は、一貫した品質基準を維持し、顧客の信頼を築き、ブランドの完全性を維持する上で極めて重要です。

OIシステムは何年も前から存在しています。欠陥の検出には、固定されたルールと画像テンプレートに依存しています。部品の形状、照明、表面仕上げなど、すべてが同じであれば問題なく機能します。しかし、わずかな変化ではうまくいきません。モデルチェンジの後、再プログラムしなければならなかった経験があれば、これらのセットアップがいかに壊れやすいかわかるでしょう。

通常AVIと呼ばれる新しいシステムは、別の道を歩んでいます。厳密なロジックの代わりに機械学習を使用します。ラベル付けされた画像を送り込むと、モデルが独自にパターンを割り出します。すべての欠陥を一行ずつ定義する必要はありません。見れば見るほど、何が適切で何が適切でないかがわかるようになります。

これは大きな違いです。AOIはチェックリストのように、毎回同じ経路をたどります。AVIは経験豊富なオペレーターのようなもので、たとえ欠陥の名前はまだ言えなくても、何かが間違っていることを認識できるほど多くの部品を見ています。人間がAVIの出力を確認し、ミスを修正すると、モデルもそこから学習します。

以下は、これらの技術が主要な次元でどのように異なるかを並べて説明したものです：

AOIとAVIの比較

自動外観検査システムを導入するには、カメラを取り付けるだけでは不十分です。計画から検証まで、段階的なプロセスを経て、その間に多くの実地調整が行われます。以下のリストは、実際の工場のチームが、これらのシステムを生産に導入する間に学んだことに基づいています。

1.明確な検査目標の設定
何を改善しようとしているのかを具体的に示しましょう。目標は、脱走を減らすことなのか、検査を迅速化することなのか、シフト間の一貫性を高めることなのか。早期に同意を得ることで、成功とはどのようなものか、どのようなデータが必要かを明確にすることができます。

2.適切な検査ポイントを選ぶ
ラインのすべての工程でビジョンが役立つわけではありません。まず、ミスの多いところや、手作業によるチェックに時間がかかり、一貫性のないところから始めましょう。まず、そこに焦点を当て、そのアプローチが証明されれば、拡大することができます。

3.カメラと照明を作業に合わせる
ビジョンの生死を分けるのは照明です。素材や部品の形状に合った機材を選びましょう。反射、色、影は何よりも先に考えましょう。一度調整したセットアップは安定させましょう。

4.バランスの取れた画像セットを集める
良い部分と悪い部分の両方の例を十分に集めましょう。異なるシフト、照明、製品バージョンなどのバリエーションを含めます。モデルは見たものしか学習できないので、代表的なデータであればあるほど、後のパフォーマンスが向上します。

5.モデルのトレーニングとテストは別々に行う
ラベル付き画像のほとんどをトレーニングに使用し、その後モデルの実際の性能をテストするために一部を控えます。特にサンプル・セットが小さかったり、均一すぎる場合は、誤った確信に注意してください。

6.ラインの近くで稼動
カメラの近くのエッジデバイスにモデルを配置することで、結果を迅速に得ることができます。検査結果をMES、ERP、品質シス テムに自動的にフィードするため、オ ペレータはスタンドアロンステーションを 管理する必要がありません。

7.ループに人を保つ
すべてが正しいモデルはいません。訓練を受けたスタッフに疑わしい画像を確認させ、正しくマークさせましょう。彼らの意見は、時間をかけてシステムを微調整する最良の方法です。

8.Roll Out Gradually
まずは1つのラインで証明しましょう。カメラのドリフト、照明の磨耗、新しい欠陥タイプなど、ラボテストでは現れない実用的な問題が見つかるでしょう。スケールアップする前に、その問題を解決してください。

9.有用な指標を追跡する
システムが実際にキャッチした欠陥の数、誤検出の数、サイクルタイムへの影響を測定します。これらの数値から、検査がその機能を果たしているのか、それともさらなる工夫が必要なのかがわかります。

10.継続的な更新
AVIは継続的な改善の一部です。製品が進化するにつれて、データを収集し、モデルを再トレーニングしてください。このステップを通常の品質管理スケジュールに追加することで、システムとプロセスの整合性を保つことができます。

自動外観検査（AVI）の利点は明らかですが、この技術を製造工程に組み込むには、独自の課題があります。これらの障害を理解することが、AVIの可能性を最大限に活用する鍵です。私たちがよく目にする課題には、以下のようなものがあります：

既存システムとの統合技術的な課題のひとつは、AVIを現在の製造システムにシームレスに統合することです。これには、新しいAVIテクノロジーと既存のシステムとの整合性をとる必要があり、慎重な計画と実行が要求されます。

カスタマイズの必要性製造環境はそれぞれ異なるため、カスタマイズされたAVIソリューションが必要となります。特定の製品、プロセス、品質基準に合わせてこれらのシステムを調整するには、技術と生産ラインの両方を十分に理解する必要があります。

データの取り扱いと分析：AVIシステムは大量のデータを生成します。このデータを効果的に管理、保存、分析することは、最適な運用のために非常に重要であり、ロジスティクス上の大きな課題となっています。

トレーニングとスキル開発：AVIシステムの操作と保守のために、スタッフが十分な訓練を受けることは不可欠です。そのためには、多くの場合、トレーニングとスキルアップのための多大な時間とリソースが必要となります。

Tulip、基本的なカメラとコード不要のプラットフォームを活用することで、製造工程に目視検査を迅速かつ簡単に組み込むことができます。

チームは、Amazon Lookout for VisionやGoogle Vision APIなど、外部のクラウドVision APIにデータを送信することで、Tulip Visionで収集したデータを機械学習モデルの学習に利用できます。

Tulip目視品質検査の基本的なデモをご覧になりたい方は、以下のデモをご覧ください：

AVIが進化し続けることで、製造業におけるAVIの未来はますますインパクトのあるものになるでしょう。新しいテクノロジーとトレンドの出現により、AVIは様々な業界において、より洗練されたソリューションを提供することができます。

AVIの新しいトレンドとテクノロジー

3D画像は、複雑なアセンブリに不可欠な詳細な寸法検査を提供し、AVIシステムへの統合が進んでいます。一方、高度なAIアルゴリズムは、欠陥検出と適応性の限界を押し広げています。これらのアルゴリズムは、より速く学習し適応するように進化しており、検査の効率と精度を高めています。

AVIと産業用モノのインターネット（IIoT）およびビッグデータの融合は、変革的な発展として際立っています。この統合により、リアルタイムのデータ分析が容易になり、品質管理におけるプロアクティブな意思決定につながります。これと並行して、接続性と自動化を強化する傾向はインダストリー4.0の動きと一致し、より自動化されたデータ駆動型の生産環境を実現するために、より広範な製造エコシステム内でAVIシステムを相互接続します。

AVIのインパクト予測

このような進歩の結果、AVIの活躍の場は今後ますます広がっていくことが予想されます。

Tulip、品質検査の合理化、不良率の追跡、継続的な改善活動の優先順位付けに必要なリアルタイムの品質データの可視化に必要なツールをメーカーに提供します。

Tulip使用すると、メーカーはTulip ライブラリ内の既製の高品質アプリケーションを使用してソリューションを設定、トレーニング、実行できます。ユーザーは、直感的なドラッグ・アンド・ドロップ機能とif-thenロジック・トリガーを使用して、特定のニーズやプロセスに合わせてアプリケーションをカスタマイズできます。

メーカー各社は、ラインを停滞させることなく品質を向上させたいと考えており、自動外観検査はそのための最も実用的な方法のひとつとなっています。ルールベースの光学検査から始まった自動外観検査は、変化と戦うのではなく、変化に適応する学習システムに成長しました。これらのツールは人の代わりにはなりませんが、繰り返しの目視作業を引き受け、オペレーターは本当に重要な判断に集中することができます。AVIをうまくセットアップすれば、ばらつきを減らし、フィードバックのループを短縮し、品質チェックを通常の生産フローの一部にすることができます。時間をかけて再教育と更新を行うことで、AVIはサイドプロジェクトではなく、プロセスの生きた一部となります。その見返りは、安定した生産、逃亡の減少、何か問題が発生した場合の迅速な対応など、重要な部分に現れます。

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