AI　外観検査 画像認識

従来の布生地の不良検査は、画像処理技術を用いて主に2値化や濃淡処理で行われてきました。しかし、この方法では背景の影響や光の加減によって検出精度が左右されるため、見逃しや誤判定が課題となっていました。AIを活用した新しい不良検査装置は、これらの課題に対処するために開発され、従来技術の限界を大きく超えた性能を実現しています。

AIによる検査は、膨大な画像データを基に微細な異常を学習し、人間の目に近い視覚精度で布生地の不良を検出します。この技術により、背景の模様や照明の影響を受けにくく、影や細かい色の濃淡が異常判定に誤差を生むリスクを大幅に低減しています。また、AIは生地の種類や質感ごとの特徴を学習するため、多種多様な布地にも柔軟に対応可能です。

さらに、AIによる不良検査装置は、検査スピードと精度の両方を兼ね備えており、従来よりも迅速かつ確実な品質保証が可能です。これにより、生産工程での効率化やコスト削減も実現し、製品の品質向上と共に生産性の向上にも貢献しています。

工場向け異物検査システムの構築フローチャート

こちらは、工場向けの異物検査システムの構築プロセスを示したフローチャートです。各ステップの概要を以下に記載します。

1. 異物検査システムの構築開始

   • プロジェクトの開始と目的の設定。

2. 異物検査の仕様確認

   • 具体的な異物の大きさ、種類を明確化する。

3. カメラの設置

   • 高解像度カメラを印字装置の直後に設置し、照明条件など選定設置

4. AIモデルの訓練

   • 現場で検知する異物環境に合わせてAIモデルを訓練し、認識精度を最大化。

5. インターフェースの構築

   • 生産ラインと連携するためのインターフェースを構築し、リアルタイムで認識結果をフィードバック。

6. システム運用開始

   • システムを運用開始し、品質管理と生産効率を向上。