こんなお悩みに
製造現場で、こんなお悩みはありませんか
- 目視検査が人によってばらつき、見逃しや過検出が減らない
- 不良品のサンプルが少なく、AI の学習データが集められない
- ルールベースの画像処理では、新しい種類の欠陥に対応できない
- タクトタイムが厳しく、クラウドに画像を送っていては間に合わない
- 照明や製品ロットが変わるたびに、再調整が必要になる
そのお悩み、EIF Vision が解決します。
EIF
Vision
Edge Intelligence Factory
EIF Vision について
「EIF Vision」は、EIF™ シリーズのうち画像認識・外観検査を担う製品です。産業用カメラやスマートカメラの画像を機器の中で解析し、分類・物体検出・領域抽出・モデル作成の4つの手法で、欠陥・物体・設備の状態を認識します。画像をクラウドに送らずその場で判定するため、タクトタイムの厳しいラインでも全数検査に組み込め、現場で撮った画像からの追加学習で、照明や製品ロットの変化にも追従します。
強み
EIF Vision を支える3つの強み
アルゴリズムだけでは、エッジ AI は現場で動きません。載せる機器を選び、制約の中で設計し、工程に定着させる。その3つを一つのチームで担います。
ポイント1
現場への伴走力
検査基準の整理から、ラインへの定着まで
検査員へのヒアリングから検査基準の整理、PoC、実ラインへの導入まで。現場とともに課題を整理し、外観検査 AI の定着まで一貫して伴走します。
ポイント2
ハードウェア・AI 設計力
カメラ・照明・計算基盤から AI モデルまで、一貫して設計
Lenovo Enterprise Solutions LLC で AI ソリューション開発を率いたメンバーと、松尾研究所出身の AI チームが、カメラ・照明・計算基盤から AI モデルまで一貫して設計します。
ポイント3
継続学習
導入後も、現場のデータで精度を上げ続ける
新製品や新たな不良パターン、製造条件の変化に合わせて AI を再学習。現場で蓄積されるデータを活用し、導入後も検査精度を継続的に改善します。
アルゴリズム
EIF Vision のアルゴリズム
EIF Vision には4種類の検出方法があります。これらから選択・組み合わせることで、あらゆる特徴を学習させることができます。
分類
画像を特定の判断基準で振り分けたり、検出対象の種類を判別します。ボルト・ナット・フランジといった品種の仕分けや、良品・不良品の判定に使えます。
物体検出
画像内に存在する特定の物体の特徴を認識し、位置と個数を枠で示します。部品の有無や数、異物の検出など、場所や数が必要な検査に向きます。
領域抽出
製品に不良項目がある場合、形や大きさにとらわれず、不良項目ごとに画素単位で特定します。キズ・欠け・汚れの面積や長さで合否を決める検査に使えます。
モデル作成
良品データを学習させて良品モデルを作成します。不良のサンプルを集めなくても始められ、学習した特徴と異なる部分を異常として検知できるようになります。
導入の流れ
導入までのステップ
導入を決める前に、検証テストで効果を確かめます。機器の手配や AI の構築は、その結果を見てから進めます。
導入相談
対象の機器と課題、達成したいことをうかがいます。
現場・データの確認
今あるデータや、カメラ・センサー・コントローラの仕様を確認します。
検証テスト
お預かりしたデータや現場のデータで効果と動作を確かめ、結果をレポートします。
機器の設計・手配
載せる機器と撮像・センサーの構成を決め、必要な機器を手配します。
AI 構築・組み込み
現場のデータで AI を構築し、設備や検査フローに組み込みます。
運用・追加学習
ラインで運用しながら追加学習を重ね、変化に追従させます。
対象となる製品・工程
金属部品から食品まで、素材や形状を問わず
撮像環境と判定基準を対象ごとに設計するため、光りやすい金属、透ける樹脂、形の揃わない食品まで、同じ EIF Vision で検査できます。対象の一例です。
機械・金属部品
切削・研削部品、鋳造・鍛造品、プレス・板金、ねじ・ボルト・ベアリング、溶接ビード
電子部品・基板
実装基板、コネクタ・端子、半導体パッケージ、ディスプレイパネル、ワイヤーハーネス
樹脂・ゴム・フィルム
射出成形品、ゴムパッキン・ホース、フィルム・シート、透明・半透明部品
食品・飲料
焼成品・菓子、充填・包装済み食品、青果・カット野菜、容器・キャップ・液面
包装・印字・ラベル
外装箱・シュリンク、賞味期限・ロット印字、ラベルの位置・欠け、バーコード・二次元コード
医薬・化粧品
錠剤・カプセル、アンプル・バイアル、充填量・異物、容器の外観・印字
よく寄せられる質問
- 検査対象とライン速度に合わせて、カメラ・レンズ・照明の撮像設計から、推論を載せるエッジ機器、PLC への判定出力や排出機構との連携までご提案します。既存の搬送ラインへの組み込みも含めて設計します。
- はい。良品の画像だけで学習を始める「モデル作成」から着手できます。不良サンプルが集まってきたら、物体検出や分類を加えて、欠陥の種類ごとの判定や位置の特定へ広げられます。
- はい。お預かりしたワークや画像で検証を行い、検出できる欠陥と限界、タクトタイム内で判定できる構成を確かめます。結果はレポートにまとめ、そのうえで本導入の構成と見積をご提案します。
- はい。複数カメラの同期撮像による多面検査、ラインカメラによる長尺物・大型製品の検査に対応します。可視光のほか、赤外・X 線などの画像も扱えます。
- 良品画像を追加して学習させる運用は、お客様側で行えるように整えます。判定基準のしきい値も現場で調整できます。新しい欠陥の種類や撮像条件の大きな変更は、私たちが一緒に設計します。
- はい。補助金の活用を検討されている場合は、スケジュールや見積の形をそれに合わせてご相談に乗ります。検証から始める小さな契約と、本導入後の運用・追加学習を含む契約のどちらにも対応します。
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