AI外観検査とは、ディープラーニングなどの高度な画像認識技術を活用して、製品の外観不良や欠陥を自動で検出するソリューションです。近年の人手不足や、検査精度の向上ニーズから注目度が高まっています。本記事では、AI外観検査の仕組み、メリット・デメリットについて、詳しく解説します。

AI外観検査とは？

外観検査とは、製造された製品の表面や形状に不良や欠陥がないかを調べる工程を指します。不良を見逃すと、製品としての信頼性や安全性が大きく損なわれるため、十分な検査体制が欠かせません。
まずは AI 外観検査が注目される背景や、従来の外観検査との違いについて見ていきましょう。

AIへの期待

AI 外観検査が注目を集める背景には、製造業を中心とした人手不足の深刻化が挙げられます。従来の目視検査では、作業者の経験やスキルに依存するため作業標準のばらつきを抑えるのが難しく、高い検査精度と安定した品質保証を行うには限界がありました。そこで AI による 外観検査 は 、不良検知の精度向上と自動化による省コストの両面で大きく期待されています。

従来の外観検査手法（目視・ルールベース）の課題

目視検査では、作業者の集中力や主観に依存してしまうため、微細なキズを見逃したり誤った判定を下したりするリスクがあります。また、ルールベースの自動検査装置は設定条件が厳格で、少しでも対象物の個体差や環境の変化があると検出精度が大きく左右されることがあります。こうした柔軟性や信頼性の問題を克服するために、 AI外観検査が新たな選択肢として求められるようになりました。

AI外観検査がもたらす変革

AI 外観検査では、大量の学習データを元に画像解析技術を構築するため、製品の個体差や曖昧な欠陥検出にも高い適応力を発揮します。従来技術では見逃されがちな微細な汚れや傷も正確に判別できるほか、判定基準の自動更新により、環境や製品仕様が変化してもスムーズに対応できる点も大きな変革です。これによって、品質管理の生産効率と計測精度を同時に引き上げることが可能となっています。

AI外観検査の仕組み

AI 外観検査は主に画像認識技術と機械学習モデルによって実現されます。

AI 外観検査の基本となるのはカメラやセンサで撮像した画像データを、学習済みのモデルで解析し、異常の有無を判定する仕組みです。ここではディープラーニングなどのアルゴリズムを用いるため、単純な二値判定だけでなく複数の欠陥パターンを同時に判定することも可能です。さらに、蓄積された検査履歴データを効率よくフィードバックしてモデルをアップデートすることで、検査精度の継続的な向上も期待できます。

画像認識と異常検知の基本プロセス

最初にカメラや特殊照明を使って製品の画像を取得し、画像処理によって特徴量を抽出します。 AIモデルはこれらの特徴量から異常パターンや欠陥の有無を推定し、問題がある場合はアラートを出す仕組みです。撮像環境の最適化や照明条件を整えることで、 AIの異常検知率はさらに高まります。

ディープラーニングを活用したモデルの学習

ディープラーニングを導入する際は、大量の正常データと不良データを準備し、モデルに学習させます。学習の過程で誤差を段階的に修正しながら、微細な特徴を捉えられるネットワーク構造を構築していくのが大きな特徴です。これは人的に設定したルールを超えて曖昧な欠陥も見極められるため、従来のアルゴリズムでは対応できなかった高度な検査が実現します。

アルゴリズムの種類（物体検出・セグメンテーション など）

AI 外観検査には、物体検出の技術を応用して異常箇所を囲む手法や、画像をピクセル単位で分類するセグメンテーション手法などがあります。物体検出型は検査スピードが早く、セグメンテーション型はきめ細かい異常検出が可能です。製品の形状や検査対象の種類によって最適なアルゴリズムを柔軟に選択できます。

AI外観検査のメリット

検査品質の均一化、生産効率の向上

AI を使用すれば、検査者の熟練度や疲労状態などに左右されることなく、常に一定水準の検査を実行できます。生産ラインが複数稼働している場合でも、ばらつきのない評価基準が適用されるので、品質の安定性が飛躍的に向上します。

システムは生産ラインに組み込むことで、高速かつ連続的な検査が実現でき、人員配置を大幅に削減することが可能です。検査の自動化が進むことで作業負担を軽減し、総合的な生産効率が高まります。

ヒューマンエラーの防止

従来の目視検査では、そもそも疲労や集中力の低下による検査漏れが起こりやすいため、ヒューマンエラーが避けられない課題でした。 AI外観検査なら作業者の状態に影響されずに判定が行えるため、見逃しや誤判定を大幅に減らすことができます。

手動検査よりも細かい欠陥検出

人の目で見つけにくい微細なキズや汚染も、 AIの高い検知性能を活かせば正確に発見できます。従来では判断が難しかった曖昧ラインの不良箇所も、類似の不良事例を大量に学習することで精度高く認識可能です。

AI外観検査のデメリット

AI 外観検査の利点だけでなく、導入時に注意すべき懸念点も理解しておきましょう。

初期導入コストの負担

カメラや照明装置の導入、 AIモデル開発、サーバやクラウド利用などの費用が一時的に大きくなることがあります。 PoC（概念実証）段階でも数百万円規模の費用が必要なケースもあり、本格導入となれば数千万円規模に達することも少なくありません。投資を回収するためには、導入効果や長期的な生産効率向上を正しく見積もることが重要です。

誤検知と過検知への対策

AI モデルは学習データの質と量に大きく依存しているため、十分なサンプルが用意できない場合は誤検知や過検知が増える可能性があります。また、環境光や製品の個体差など予想外の要因がエラーを引き起こす場合もあります。継続的に検査結果を評価し、モデルや撮像環境を改善する取り組みが欠かせません。

AI知識・人材不足の問題

システムの開発や運用では、 AIに関する知識と経験を持ったエンジニアやデータサイエンティストの存在が必要です。しかし、専門人材の市場競争が激しく、社内に育成余力がないケースでは人材不足がネックになります。外部ベンダーとの連携も重要ですが、最終的には社内でのノウハウ蓄積が長期運用の鍵を握ります。

従来の外観検査（ルールベース）との違い

AI による外観検査と、過去に広く用いられてきたルールベース検査を比較し てみ ます。

ルールベース検査の特徴と限界

ルールベース検査は 設定値を超えるかどうかで判定するため、製品のバラつきを十分に捉えきれない場合があります。また、 一度設定した基準には忠実ですが、想定外の不良や経年による外観変化には対応しにくいという弱点があります。見た目のバラつきが大きい製品では過検知や見逃しが発生しやすく、人の調整や変更作業に手間がかかります。さらに、新たな不良パターンが出現するたびに設定をやり直す必要がある点も負担となります。

AI外観検査システムの強み

AI 外観検査は、大量のデータを蓄積して学習を繰り返すことで、検査精度と適応力を向上させます。曖昧な基準でも類似データから特徴を捉えられるため、新たな不良発生時も柔軟に対応可能です。これにより、ルールベースでは対処が難しかった想定外のトラブルを減らし、品質向上とコスト削減を同時に実現できます。

まとめ

AI 外観検査は、 常に安定した検査精度を維持しつつ生産効率を向上できる点が大きな魅力です。ただし、適切な環境整備やモデルメンテナンス、人材教育などの取り組みが欠かせないため、トータルコストや運用体制を踏まえた計画的な導入が必要になります。

導入のための具体的な手順や費用相場、活用される業界事例については、以下の記事をご参照ください。
「AI外観検査の導入方法　活用される業界と事例を紹介」

加賀FEI取り扱い製品のご紹介

当社は外観検査AIソリューションとして、3つの製品を取り扱っています。

①AI 外観検査を実現する「 NuLMiL」（ヌルミル）

NuLMiL はこれまで実現不可能であった、目視による官能検査の自動化に成功した「自動外観検査システム」です。同社は、「不良品ゼロ」を目指して自動外観検査システムを開発している、AI外観検査のスペシャリストです。これまでに 300社以上で導入、ご利用いただき、“品質で選ばれるブランド”実現をサポートしてきました。

「現場で使える AI」の設計思想に基づき開発された NuLMiL

専門知識や高度な設定は一切不要で、自社製品の不良の特徴さえ把握していれば、誰でも簡単に高精度な AIが構築できます。また、「誰でも使える設備」の設計思想に基づき、ポカヨケや段取り替えの手間が少ない検査装置で、お客様の課題にワンストップでお応えします。

業界初・オートノマス学習で精度が向上

自社製品の不良の特徴さえ把握していれば、左右の画像比較の AB テストのフィードバックによって、 AI 自身が解析し、最適パラメータに調整。専門エンジニアがいなくても、検査担当者によって検査精度が日々アップデートできます。

▼ NuLMiLの詳細はこちら

②IoT対応 AI外観検査システム「FALCON」

IoT対応AI外観検査システム「FALCON」は、シンプルで使いやすい検査ソフトウェアを用いることで、現場による調整・運用ができるシステムです。
"誰でも簡単に使いこなせる"、"最小10枚の異常画像を最短10分学習すれば検出可能" 等、AIの現場導入を容易に進めることができます。お客様のニーズを伺い、撮像環境の構築から検査条件の設定、さらには生産ライン内での自動化対応までワンストップでご提案します。

▼ FALCONの 詳細はこちら

③AI外観検査「HACARUS Check」

「HACARUS Check」は ”少量・良品・高速学習” のAI外観検査ソリューションです。データ収集やアノテーションにかかる手間や工数を大幅に削減し、ビッグデータも不要。ビジネスでいますぐに使えるスピード感を実現しました。
Alの判断結果がわかりやすく、専門知識がなくても説明可能。GPUなどの特別なスペックを必要としない、高速で軽塁なAlで、ビジネスで長く使える持続性を確立しています。