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公開日:2019.08.16 [最終更新日]2019.08.19

AI・ディープラーニングを用いた検査自動化ソフトウェア「SDTest」をオープンソースでリリースへ!

カテゴリー: AI(人工知能)のニュース

こんにちは!AI研究所の見習い研究員のChisatoです。
本日のtopicsは、株式会社RUTILEAが開発した、AI・ディープラーニングを用いた外観検査ソフトウェア「SDTest」をご紹介します。

株式会社RUTILEAは、AI・ディープラーニングを用いた外観検査ソフトウェア「SDTest」をオープンソースで開発・リリースしたと発表しました。
SDTestは製造ラインの外観検査自動化において難しいとされていた技術面と費用面の課題を両面から解決します。
技術面では、ディープラーニングによるアプローチを適用することで、光沢のある金属部品や傷が見えにくい黒色系部品、精密な半導体部品の欠陥を100%検出する精度、また費用面では、オープンソースにすることで、これまで導入の障壁となっていた導入コスト、開発費用を抑えることが可能になりました。

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■検査精度と活用法

SDTestは検査ワーク1個あたり60ms以下のタクトタイムで0.05mmまでの欠陥を自動で検出します。従来検出が難しいとされていた光沢有の金属部品 (検出例1) や黒色系部品 (検出例2) 、精密な半導体部品 (検出例3) など様々なワークに対応しています。市販のカメラと接続して使用 (図1) 、既存の検査装置・機器に組込と柔軟に活用できます。

(図1)

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(検出例1)
検査ワーク: 直径25mmワッシャー 素材: アルミ 欠陥: 傷 欠陥の大きさ: W4.0mm×H0.2mm
使用した良品サンプル: 1点 使用した不良品サンプル: 1点
学習良品画像: 100枚 良品画像: 30枚 不良品画像: 30枚

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学習により作成したAIの性能評価グラフと分布

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検品結果

HP動画リンク: https://youtu.be/uY1C-nXlaSE

(検出例2)
検査ワーク: 横幅10mmSOPピッチ変換基板 素材: ガラスエポキシ 欠陥: 傷 欠陥の大きさ: W0.5mm
使用した良品サンプル: 1点 使用した不良品サンプル: 1点
学習良品画像: 100枚 良品画像: 30枚 不良品画像: 30枚

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学習により作成したAIの性能評価グラフと分布

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検品結果

HP動画リンク: https://youtu.be/ETrPCskUumc

■導入コスト

オープンソース版は無料で使用可能です。装置・機器にカスタマイズして組み込む場合でも、初期導入費を100万円程度に圧縮することが可能です。
通常の検査装置のソフトウェア開発プロジェクトは期間半年、費用1,500万円程度と高額な投資になることが多いです。それにも関わらず検査を自動化できることが保証されていなかったり、ハードウェアについてもソフトウェアとパッケージで販売されており既存のソフトウェアの交換をすることができません。これらが外観検査の自動化の大きな妨げになっていると認識されています。
本ソフトウェアは、この問題をオープンソースを活用することにより既存のハードウェアに制約されることなく導入できるため、コスト的に導入が難しかった中小製造業様でも導入することができ、検査基準のバラつきによる品質問題や検査人員不足等の課題解決に役立つことが期待されています。

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検査ワーク1個あたり60ms以下のタクトタイムで0.05mmの欠陥を自動検出できる、検査自動化ソフトウェア「SDTest」に注目です!

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AI研究所 研究スタッフ

【マサミ】

アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。


【三谷】

AIセミナー責任者、講師。AIについての幅広い知識を持ち、人に分かりやすく伝える技術を持つ。特にAIを事業や仕事に取り入れる方法について日々講義しています。

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