AIとマシンビジョンは品質管理においてどのような役割を果たしているのか？
人工知能（AI）技術の普及により、製造業の品質管理に革新がもたらされています。生産工程が複雑化する中、従来の検査手法では要求に対応しきれなくなっています。適応性と高精度・高効率の検査能力を備えたAIは、生産や製造環境において高い品質基準を維持するための不可欠なツールとなっています。
AIによる外観検査
高度な機械学習アルゴリズム、特にディープラーニングニューラルネットワークによるAI欠陥検出は、これまでにない検出速度と検出率を提供します。従来の検査手法は主に人間の目視や固定ルールに基づく光学検査に依存していましたが、AI視覚検査システムは拡張可能なデータ駆動型アルゴリズムを使用することで、一貫した検査結果を維持します。わずかな欠陥を正確に検出するだけでなく、不規則でランダムな欠陥にも対応し、大量のオブジェクトを同時に処理する能力を持っています。
AIアルゴリズムは、表面の傷や異常、さらには複雑な不規則性に至るまで、さまざまな製品欠陥の検出において優れたパフォーマンスを発揮します。リアルタイムで視覚データを分析することで、AI検査システムは高度な画像処理技術を用いて、従来の手法では見逃される可能性のある欠陥を特定します。この高精度な検査は品質基準を向上させるだけでなく、不良品が消費者に届くリスクを大幅に低減します。
さらに、AIシステムは高度な機械学習アルゴリズムを活用して、欠陥の分類を高精度で行うことができます。この技術により、製造業者は欠陥のあるアイテムを効率的に分類・整理し、特定の問題に迅速に対応できるようになります。同時に、品質管理プロセスにおける過剰な廃棄や見逃し率を低減することも可能です。
欠陥検出や分類に加え、AI駆動の光学文字認識（OCR）技術も製造や物流で重要な役割を果たしています。OCRシステムは製品やパッケージからシリアルナンバー、有効期限などの重要な情報を正確に読み取ります。この機能によりトレーサビリティが強化され、規制要件への適合が確保されます。
また、AI技術は有無検査（Presence/Absence Checking）を通じて、製品の特定の特徴や欠損部品を検出し、厳格な品質基準への準拠を保証します。この技術は、部品の正確な配置が求められる組立ラインで特に重要です。
AI視覚検査は、電子機器、医薬品、自動車、航空産業など多くの分野で品質管理に活用されています。例えば、電子製造業では、サムスンなどの企業がAI視覚検査システムを利用して、プリント回路基板（PCB）の欠陥を高精度で検出しています。これらのシステムは、大量のPCB画像データを分析し、人間の目では見逃されがちな欠陥を特定します。同様に、製薬業界では高解像度カメラを備えたAI視覚システムが、小瓶のひび割れ、蓋の欠損、異物などを検出しています。
医薬品ブリスター包装の検査にAIビジョンを活用
AI技術とロボットによる視覚検査
AI技術をロボットと組み合わせることで、特に精密なオブジェクトや多次元物体の検査能力が向上します。視覚誘導ロボット（VGR）は、高解像度カメラやセンサーを搭載したロボットシステムと高度なAIアルゴリズムを統合し、複雑な物品や構造の分析を正確に実行します。
従来の固定回線検出方法とは異なり、VGR は検出パスを動的に調整できるため、運用負担を軽減しながら柔軟性と効率を向上できます。このテクノロジーは、大きな物体を扱う業界や制御された環境で動作する業界で特に役立ちます。
例えば、自動車業界では、視覚システムを搭載したAI協働ロボット（Cobots）が車体の塗装検査を自動化しています。これらのCobotsは高解像度カメラと機械学習アルゴリズムを使用して、車体をスキャンし、傷や不均一な塗装などの欠陥を検出します。
同様に、航空業界では、高解像度のカメラと超音波などのセンサーを備えた AI 駆動のロボット アームが、航空機部品の欠陥や不適切な組み立てを検出するために使用されています。これらのロボットアームは狭いスペースで動作し、正確かつ効率的な自動検査を実行でき、精度と速度の点で従来の検査方法を上回ります。
車のボンネット検査用ロボットアームにAIビジョンを搭載
AI外観検査とARの組み合わせ
AI 人工知能と拡張現実 (AR) テクノロジーの統合は、単なる欠陥検査を超えた検査機能の大きな進歩を表しています。 AR + AI は検査データを物理的オブジェクトにオーバーレイすることで、意思決定を強化し、職場の安全性を向上させるための実用的な洞察をオペレーターに提供できます。この強力な組み合わせは、AI と AR の利点を活用して、品質管理ワークフローをより包括的かつ効率的にし、検査プロセスに革命をもたらし、計数、組立検証、SOP 検証、安全検査などの新しいアプリケーションを可能にします。
スマート グラスや AR ヘッドセットなどの AI 駆動の AR デバイスは、最前線の従業員に便利な操作インターフェイスを提供します。しかし、AI外観検査は専用のARハードウェアに限定されるものではなく、日常的に使用されているスマートデバイス（スマートフォン、タブレット、IPカメラ、ドローンなど）と組み合わせることで、検査システムの適用範囲や機能をさらに拡大することができます。これらのテクノロジーとさまざまなスマート デバイスとの互換性は、その多様性とさまざまな業界での幅広い応用の可能性を示しています。
たとえば、物流や倉庫の分野では、AI を活用した物体認識により、スマート デバイスを介した正確な在庫計数が可能になり、在庫管理と管理プロセスがさらに最適化されます。この統合により、ピッキング中に発生する可能性のあるエラーが軽減され、倉庫スタッフにワークフローを効果的に合理化し、全体的な効率を向上させる実用的な分析が提供されます。
PCB の組み立て中、これらのシステムは技術者の視野に組み立て指示を直接投影し、複雑な手順を段階的にガイドします。 AI アルゴリズムが技術者の操作を分析し、即座にフィードバックを提供することで、標準作業手順 (SOP) への準拠を確保し、エラーを削減します。
AI によって強化された AR 検出も、セキュリティとコンプライアンスの維持において重要な役割を果たします。建設分野では、AI システムにより潜在的な危険を特定し、担当者が業界標準に準拠した手順を確実に実行できるようにすることで、事故のリスクを効果的に軽減し、建設現場全体の安全性を向上させることができます。インフラストラクチャ監視では、AI を搭載したスマート デバイスを使用することで、技術者が即座に遠隔検査を実施し、リアルタイムの画像データを遠隔の専門家に送信して分析できるようになります。 AI アルゴリズムは、潜在的な問題に自動的にフラグを立てて、即時の調査と解決を行うことができます。この設定により、ダウンタイムが削減されるだけでなく、マシンと重要なインフラストラクチャの信頼性も確保されます。
同様に、洋上風力発電産業では、AI および AR 機能を搭載したドローンが監視と進捗追跡に不可欠です。ドローンは、AR オーバーレイを使用して、青写真や安全上の指示を含む包括的な空撮ビューを提供します。この強化された視点により、技術チームは情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができ、タイムリーな調整と品質管理を確保できます。
AR + AI Vision によるカウント
AI外観検査の未来
品質管理プロセスにおける AI の進化は、世界中のさまざまな業界に対する AI の変革的な影響を浮き彫りにし、イノベーションと効率性の新たな機会をもたらします。市場には正確かつ効率的な検査プロセスに対する幅広いニーズがあり、AI 駆動の AR ソリューションはこれらのニーズを満たすために必要なツールを提供します。 AI 機能の強化、人間と機械のインタラクションの改善、および幅広い産業での採用により、さまざまな業界にわたる新しいアプリケーションの開発が促進されるでしょう。
AI を活用した AR 検査技術が進歩するにつれて、その採用はあらゆる分野に拡大し、検査ニーズを満たす正確かつ効率的なソリューションが提供されるでしょう。標準化と既存のワークフローとの統合が、このテクノロジーの導入を促進する重要な要素となります。これらのシステムが成熟するにつれて、企業はイノベーションを導入してその恩恵を受けることが容易になります。日常業務における AI と AR のシームレスな統合により、品質が向上するだけでなく、さまざまな業界の全体的な生産性と効率も向上します。
この記事は元々、2024 年 8 月 13 日に《Quality Magazine》に掲載されたものです。