🔩 事例：AI技術による
金属製品の精密外観検査2

1. 従来の検査が抱える課題

 

自動車部品、精密機器など、高い品質が求められる金属製品にとって、
表面のわずかなキズやヒビ（欠陥）の有無は非常に重要です。
しかし、従来の検査には次のような課題がありました。

Ⅰ.人間の目の限界： 特に微細な欠陥や、

光の加減で見え方が変わる欠陥は、

熟練の検査員でも見逃すリスクがありました。

Ⅱ.判断のバラつき： 「合格か不合格か」の基準が、

検査員の経験や主観によって異なり、

品質にムラが生じやすいという問題がありました。

Ⅲ.検査速度： 検査の精度を上げようとすると時間がかかり、

生産ラインの高速化についていけませんでした。

私たちは、この課題を解決するため、

最新のディープラーニング技術を核としたAI検査システムを導入し、

検出精度と検出速度の大幅な向上を実現しました。

 

2. AIが実現する
「スピード」と「精密な分類」

 

AI技術を応用することで、

金属製品の検査は「経験と勘」から「データと科学」に

基づくものへと進化します。

 

AI検査の仕組み

1. 欠陥の「教科書データ」を構築

まず、AIが検査のプロになるための

「教科書」として、過去の製品データから正常な状態の画像と、

あらゆる種類の欠陥（キズ、ヒビ、バリなど）の画像を

集めてデータベースを作ります。

2. ディープラーニングによる精密な判断

AIに搭載されたディープラーニング（深層学習）

という高度な技術が、この「教科書」を徹底的に学習します。

その結果、AIは単に「欠陥がある」と見つけるだけでなく、

その欠陥の大きさや深刻度を詳細に区別できるようになります。

3. 欠陥の「重さ」に基づく分類

従来の検査機では難しかった、

欠陥の「程度」に基づいた分類が可能になりました。

 

 

AI技術の導入により、金属製品の検査は

「速く、そして正確」に行えるようになり、

品質管理は大きく進化しました。

 

このAI検査システムについて、貴社の製品への適用可能性など、

詳細なご相談がございましたら、

お気軽にお問い合わせください。