金属加工品の自動外観検査装置用AIモデルの試作を行い、画像処理による極小表面傷の検出時間の半減を目指した。併せて導入コスト低減のため、大規模AIモデルの小規模化を図り、AI技術を用いた高精度で安価な外観検査装置の開発につながる成果を得た。

課題

金属部品の外観検査装置を開発しているが、2次元カメラ画像では金属表面の傷などを完全に検出できないため、3次元レーザーカメラを採用して傷の位置を検知し、その位置を撮像したカメラ画像で合否判定を行おうとしている。実用化に向けては処理速度の向上や制御ソフトの拡張性確保、機械学習や深層学習（AI）の導入などが必要で、専門家の見識を取り入れたい。

プロジェクト概要

画像処理技術及びAI技術の両分野からの技術的な支援を行い、画像検査に活用可能な小規模AIモデルを作成することを目標に、① 処理速度の向上、② AI試作モデルの作成、に取り組み、極小傷の検出を目的とした大規模AIモデルの試作と検証を行った。AIモデルによる認識時の構造を調整することで、見逃し０、過剰検出０となるモデルを構築後、③知識蒸留という技術を用いてAIモデルの小規模化を行い、認識性能を劣化させることなく、より小規模リソース下でも動作可能な小規模AIモデルを構築し、自動検出時間を半減する目標を達成した。

期待される効果

自社検査工程の経費削減
独自開発による汎用性の高いAI搭載自動外観検査装置の製品化、FA設備との複合提案、販売

関連した光技術

画像処理、3次元レーザーカメラ