AI画像認識技術とは、人工知能（AI）が画像の中に写っている物体や特徴を識別する技術のことです。ディープラーニングやマシンラーニングという学習手法を用いて、大量の画像データから特徴を抽出し、学習することで、人間の目では見分けにくい細かな違いや欠陥をも検出できるようになります。
検品作業においては、製品の画像をカメラやセンサーで撮影し、AIが分析して不良品や異物を自動で判定する仕組みです。人間の目視に比べて高速で高精度に検査できるため、検品作業の効率化や品質の向上につながります。
検品作業の自動化には、以下のようなメリットがあります。
●作業時間やコストの削減 人間の目視による検品作業は、時間やコストがかかります。しかし、AIによる検品作業は、高速で高精度に検査できるため、作業効率が向上し、人件費や設備費などのコストを削減できます。
●品質の安定化 人間の目視では、見落としやバラつきが発生しやすく、品質の安定化が難しいです。しかし、AIによる検品作業は、人間の目では気づけない細かな違いや欠陥をも検出できるため、品質のバラつきを減らし、安定した品質を提供できます。
●人材の確保 検品作業は、熟練や経験が必要な場合が多く、人材の確保や教育が大変です。しかし、AIによる検品作業は、人材の確保や教育の負担を軽減できます。また、検品作業に従事する人の負担やストレスも減らすことができます。
一方で、検品作業の自動化には、以下のようなデメリットもあります。
●導入コストの負担 AIによる検品作業の自動化システムを導入するには、開発費用や運用費用などのコストがかかります。また、AI画像認識技術に関する知識やスキルを持った人材も必要になります。導入コストは初期費用としては高いですが、長期的に見れば全体コストは低減できると考えられます。
●システムの限界 AI画像認識技術は進化していますが、まだ完璧ではありません。画像データの質や量、学習方法などによっては、誤判定や未検出などの問題が発生する可能性があります。また、検品作業の自動化システムは特定の製品や条件に対応できるように設計されているため、製品や条件が変わると対応できない場合もあります。そのため、システムのメンテナンスや改善が必要になることがあります。
この記事では、AI画像認識技術とは何か、どのように検品作業に応用できるか、検品作業自動化のメリットとデメリット、実際に導入した企業の事例などを紹介しました。 AI画像認識技術による検品作業自動化は、製造業の品質や生産性を向上させるだけでなく、人材やコストの課題も解決できる可能性があります。
しかし、導入にはコストや人材の負担もありますし、システムにも限界があります。そのため、自社の製品や条件に合ったシステムを選ぶことが重要です。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
