Inspection Guide
外観検査
外観検査は、製品表面の傷、汚れ、異物、変色、欠け、組付け不良などを確認する欠陥検査です。目視検査で担ってきた工程を、画像処理やAIで支援・自動化する取り組みが増えています。
目視検査で起こりやすい課題
目視検査は、人の経験を活かせる一方で、判定のばらつき、長時間作業による見逃し、検査基準の引き継ぎ、人員確保といった課題を抱えやすい工程です。特に多品種では、品種ごとの基準を安定して運用することが難しくなります。
画像を保存し、判定結果と紐付ける仕組みをつくると、欠陥検査の根拠を後から確認しやすくなり、基準の共有や改善にも役立ちます。
画像処理とAIの役割
位置、寸法、面積、濃淡、印字の有無など、条件を数値化しやすい項目はルールベース画像処理が適します。傷や質感のばらつきなど、人が見れば分かるがルール化しにくい欠陥にはAIが候補になります。
外観検査の精度は、AIや処理ソフトだけで決まりません。カメラ、レンズ、照明、ワーク姿勢を整え、実ワーク・良品・不良品で評価することが、安定した自動検査への近道です。
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実ワークに合わせた検査構成を検討します。
検査したい面、不良サンプル、必要タクトを確認し、撮像方法や判定方式をご提案します。