外観検査の自動化を実現するAIプラットフォームを提供開始へ!

こんにちは!AI研究所の石川です。
本日のtopicsは、AIによる外観検査の自動化をワンストップで支援するAIプラットフォームをご紹介します。

東京エレクトロン デバイス株式会社の子会社である株式会社ファーストは、AIによる外観検査の自動化をワンストップで支援するAIプラットフォームを2022年3月24日より販売開始しました。

<AI検査システムの運用モデル > お客様のAI検査システムの実現性検証から本番運用まで、お客様主体でAIの追加学習が可能

サービス提供背景

ファーストは、独自の画像処理技術を持ち、AI 評価ツールの製品化や画像処理ライブラリの製品化や、関連する画像処理装置、画像入力ボード等の開発・製造・販売を行っており、ファクトリーオートメーション市場を中心に事業展開し、国内のほかアジア地域でも顧客基盤を構築しています。

近年、製造業では完成品の歩留まり向上、不良品の流出防止などを目的に、さまざまな検査システムを導入しています。画像を使って製品表面の傷や欠陥などを調べる検査において、完全自動化できずに半自動化に留まるものも多く、最終チェックは人の目に頼らざるを得ないのが実情です。
特に個体差のあるものや良品と不良品の境目が曖昧なものなどの検査では、これまでの画像処理(ルールベース)ではアルゴリズムの構築や過検出と未検出のバランスの調整などが難しいことが多く、完全自動化への課題となっていました。
こうした課題に向けた解決手段のひとつとして、“AIを活用した外観検査”が注目されています。

AIプラットフォームの概要

AIプラットフォームは、AI開発からインライン展開までをワンストップで支援するプラットフォームです。AI機能によって不良品の流出を防ぎ、過検出の再分類、検査精度、生産効率を向上し、省人化による人件費の削減、検査品質の均一化を実現します。AIによる画像分類機能によって、個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検出の再分類など、これまで目視検査に頼っていた工程の自動化に貢献します。さらに導入後も収集した画像を使用して追加の学習を行うことで、継続的な判定の精度向上が可能です。
また、不良品の画像の収集が困難という課題に対して、良品のみの学習により、良品・不良品を判断する機能を搭載します。

■販売価格
・AI 開発ツール「FV-AID」:200万円
FV-AID利用料      標準価格50 万円/1年間(サブスクリプション) ※機能アップデートを配信
ハードウェア     標準価格150万円(税別)
・画像処理推論ライブラリ「WIL-PDL」:60万円/1ライセンス

■販売目標:
・画像処理推論ライブラリ「WIL-PDL」:3年間で300ライセンス

AIプラットフォームの主な特徴と構成

AIプラットフォームは低コスト、短期間での導入が可能であり、AI開発環境の構築や動作検証の手間を省き、システム導入や運用コストの削減と、検査効率の向上に寄与します。

・AI開発からインライン展開までワンストップで支援するプラットフォームを提供します。
・ソフトウェアとハードウェアを組み合わせたプラットフォームの提供により、AI開発環境の導入コストを抑制します。
・既存画像検査装置にアドオン可能なライブラリ機能を追加できます。

構成1:AI開発ツール「FV-AID」

「FV-AID」は、実運用を目指したAI開発のデータ管理、学習、評価を一元管理するAI開発ツールです。学習した判定基準に合わせて画像を分類する機能と、良品のみを学習して、良品からの離れ具合の異常度を出力する機能を備えています。

構成2:画像処理WIL推論ライブラリ「WIL-PDL」

「WIL-PDL」は、ファーストの標準画像処理装置(FV2340とFV1410)上で動作し、FV-AIDで作成した学習済みモデルをIntel OpenVINO を利用した高速CPU推論を行います。WIL-PDLはAI推論を行うWILのオプションライブラリです。従来の画像処理機能(ルールベース)にAI機能を追加して、お客様の検査装置などのアプリケーションでご利用いただけます。

AI検査プラットフォーム活用事例

個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検出の再分類など、さまざまな検査に活用することができます。ファーストでは導入・構築・検証支援までをサポートするとともにヘルプデスクサービスを提供します。

異常部分を表示し、画像処理推論ライブラリ「WIL-PDL」で不良品として判定

 
AIによる画像分類機能により検査コストの削減と品質の均一化に貢献するAIプラットフォームに注目です!

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