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相川プレス工業、自動車部品生産ラインに外観検査AIを導入。見逃しゼロで検査時間を約1/3程度に短縮

AI Start Lab 編集部 2021.12.29
「HLAC(エイチラック)特徴抽出法(※1)」を用いた画像・動画解析によりモノづくりの検査・検品の自動化を促進する株式会社アダコテックは、独自の画像解析技術を活用した外観検査自動化システムを株式会社相川プレス工業に提供。2021年12月より、相川プレス工業の自動車部品生産ラインでの本格稼働を開始した。

アダコテックは、国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)が開発した「HLAC(エイチラック)特徴抽出法(※1)」を用いた画像解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とするソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーだ。

検査・検品シーンの課題解決によって製造業の生産性向上の一翼を担い、日本のみならず世界のものづくりに革新をもたらすべく尽力している。これまでの実績としては、大手自動車部品メーカーをはじめとする製造業の実ラインに検査・検品の画像解析ソリューションを複数社に導入済で、自動車業界を中心に技術の実用を進めている。

相川プレス工業は、自動車部品等のユニットプレス加工、樹脂成形加工、および部品アセンブリーを行っている会社。国内(山梨・秋田)のほかに、フィリピン、ベトナム、中国、ハンガリーに工場を所有しており、プレス、樹脂、組立の一貫生産を世界品質で実現している。

今回、外観検査の対象となった製品は、「平バスバー」と呼ばれる、自動車電装品の電気回路に使用される端子板。銅材に錫メッキをした板材を13~15工程でプレス切断を行う自動車の重要部品で、材料特性上製造過程で生じる傷や打痕などの欠陥は数ミリと非常に細かく、欠陥の種類や場所も多岐にわたるため、システムでの欠陥検出が難しく、熟練者による目視で検査を行ってきた。

そのため、効率化や品質向上等の観点から外観検査の自動化ニーズは高かったものの、従来の機械学習をはじめとしたAIソフトウェアによる検査の自動化は実現されていなかった。今回、アダコテックが提供したソリューションは、自社開発した「AdaInspector(アダインスペクター)」という画像検査ソフトウェアと、対象製品の撮影を自動で行うための装置。

「AdaInspector」は「HLAC特徴抽出法」を用いた独自の画像解析技術が基盤となった画像検査のソフトウェアで、今回のような難度の高い欠陥を高い精度で検出することが可能となっている。

アルゴリズムの構築に必要なデータ量も150枚と非常に少なく、Deep Learningを用いた画像認識と比較しても、効率良くモデルを作成できるため、導入までの期間も短く、システムのメンテナンスコストも最小限に抑えられることも特徴。また、撮影装置に関しては、細かい欠陥を見逃さないための最適な撮影環境と素早い検査を実現するための設備設計を行い、エッジ装置として工場で実装している。


相川プレス工業は、本検査機の導入により、検査時間を約3分の1程度に短縮し、さらに目視検査を自動化による定量的な検査への移行により、欠陥の見逃しゼロを実現し、品質保証の向上を達成していく。

また、自動化によって熟練の検査員でなくても検査が実施できるようになり、業界特有の課題でもある、人不足・技術の継承難という課題解決に資する取組みでもある。

なお、両社は今後も継続的に協業を進め、相川プレス工業の国内外の工場において、検査自動化を起点としたな技術連携を模索していく予定だ。

※1:画像の解析や認識等に用いられる認識精度に優れた汎用かつ高速な特徴抽出法。検査対象の形状や大きさを計算する際、複雑な処理を行うDeep Learning技術とは対照的に、画素値(各画素の色の濃淡や明るさを表す値)を積和演算するのみで算出可能なので、市販PCで瞬時に計算できる。また、位置不変性(認識対象の位置が変わっていても同じものだと認識できること)及び、加法性(対象が2つある場合にそれぞれの特徴の和が全体の特徴となること)という特性から、画像のなかで同じものを表す領域の境界線を見つける必要がないこと(セグメンテーションフリー)や、画像に複数の異常が発生した場合も個別に特徴を認識することができるといった、画像認識にとって好ましい性質を備えた特徴抽出法である。


PR TIMES
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