製造ラインの外観検査は、目視検査員の長時間労働と個人差がつきものです。検査基準が熟練者の目に依存すると、疲労による見逃しや、担当が変わるだけで基準が揺らぐ品質のむらが起きます。検査員の確保自体が難しい工場も増えています。不良品検知AIが試せるのは、外観検査を画像解析で自動化する際の判定表示の作りです。
このデモで体験できること
「良品サンプル」「不良品サンプル」ボタンで検査画像を選ぶか、JPG・PNG・WebP画像をドラッグ＆ドロップでアップロードし、「AI検査を開始」ボタンを押すと検査が実行されます。
- 判定結果を OK (PASS) / NG で表示。NG時は不良箇所を画像上にハイライト
- 検出ラベルは「キズ」「クラック」「異物」「変形」「汚れ」などの種別で表示
- 検出ごとの confidence（信頼度）を数値で確認でき、判定の根拠を追える
- AI Engine Status と System Log で、解析処理の進行を見える化
良品と不良品の両方を試して判定表示を比べることで、自社の検査基準に置き換えた場合の運用を具体的に想像できます。
業務での使い所
- 自動車部品の微細クラック検知のように、目視では発見が難しい不良の補完
- 食品ラインの異物混入チェックや、電子基板のはんだ不良の発見
- 梱包材の印字カスレ検査など、出荷前の最終チェックの自動化検討
実導入では、御社の不良サンプル画像を使った学習・調整や、検査基準に合わせた判定しきい値の設計が可能です。まずはデモで判定表示の内容を確認してください。
このデモで確認できること
以下の項目を、実際に操作しながら確認できます。
OK (PASS) / NG による判定結果の明瞭な表示
本デモでは、投入された検査画像に対してAIが瞬時にOK (PASS)またはNGの総合判定を下し、その結果を明確な表示形式で提示することを確認できます。目視検査員による長時間の確認では判定に迷いや疲労が生じやすい工程において、合否の結論が一目で伝わるインターフェースは重要です。判定結果が直感的に識別できることで、製造ラインでの仕分け判断や次の工程へ進めるかどうかの意思決定を滞りなく行えるようになります。良品サンプルと不良品サンプルの双方を切り替えて試すことで、合否判定の切り替わり方を具体的に把握できます。検査員の確保が難しい工場においても、一貫した基準で判定結果が示される状態を確かめることが可能です。確認時には、単に合格・不合格が分かるだけでなく、現場のオペレーターが見間違えにくい表示設計になっているかを意識することが推奨されます。
NG時における不良箇所の画像上ハイライト表示
外観検査でNGと判定された際に、対象画像のどこに不良が存在しているのかを視覚的にハイライト表示する機能を確認できます。熟練者の目に依存した現場では不良の位置の伝達や共有にばらつきが生じがちですが、画像上に直接ハイライトされることで誰が見ても位置を即座に特定できます。これにより、見逃しを防ぐだけでなく、後工程での確認や原因調査にかかる工数を削減する判断材料として活用可能です。実際の画像上でハイライトされる範囲や明瞭さを確認することで、自社の製品検査における実用性を具体的に想像できます。担当が変わるだけで基準が揺らぐ品質のむらを抑えるためにも、視覚的な根拠提示は極めて有効です。確認の際は、微細な不良であっても位置が正確に示され、現場での再確認がスムーズに行える表示構成であるかを注視してください。
「キズ」「クラック」「異物」「変形」「汚れ」などの検出ラベル表示
本機能では、検出された不良の種別が「キズ」「クラック」「異物」「変形」「汚れ」といった具体的な検出ラベルとして表示される様子を確認できます。単に不良であることだけでなく欠陥の種別まで細かく分類して提示されるため、不良内容に応じた適切な対処やラインへの迅速なフィードバックが可能になります。目視検査員の個人差により欠陥の捉え方が異なっていた現場でも、統一されたラベルで分類されることで品質管理の平準化が図れます。さまざまな不良サンプル画像を用いて検査を実行し、各ラベルがどのように割り当てられて表示されるかを確かめることができます。自社で発生しやすい不良の種類に照らし合わせながら、分類の妥当性や現場での分かりやすさを検証する工程判断に役立ちます。確認時には、ラベルの表現が現場の作業者にとって理解しやすく、処置の判断に直結する形になっているかを見極めることが重要です。
検出ごとのconfidence（信頼度）数値による判定根拠の確認
検出された各不良に対して表示されるconfidence（信頼度）の数値を確認することで、AIがどのような根拠や確信度に基づいて判定を下したかを詳細に追跡できます。判定結果の裏付けとなる数値が明示されるため、検査基準の設計やしきい値の検討を行う際の重要な判断材料として機能します。熟練者の勘や経験だけに頼るのではなく、数値化された客観的な信頼度を参照できることで、基準の揺らぎや曖昧さを排除できます。信頼度の数値が高い検出と低い検出の違いを比較することで、グレーゾーンの判定をどのように扱うべきかの運用設計を具体化できます。実導入時に向けた判定しきい値の調整を行う上でも、この信頼度表示の挙動を把握しておくことは不可欠です。確認の際は、信頼度の高低が実際の不良状態とどのように対応しているかを丁寧に観察することが求められます。
サンプル選択とドラッグ＆ドロップによる画像アップロードおよび検査実行
「良品サンプル」「不良品サンプル」ボタンによる手軽な選択に加え、JPG・PNG・WebP形式の画像ファイルをドラッグ＆ドロップして「AI検査を開始」ボタンで検査を実行する操作性を確認できます。用意された標準サンプルだけでなく、自社の画像を柔軟に投入して検証できるため、自社の対象物を用いた画像解析の挙動を直接確かめることが可能です。目視検査員が長時間の作業を行っている既存の工程に対して、画像を入力してから判定結果を得るまでの操作の流れを体感できます。多様なファイル形式に対応していることで、現場で取得されるさまざまな画像データを使った検証がスムーズに行えます。検査開始ボタンを押してから結果が返ってくるまでの一連のレスポンスや手触りを把握する用途に最適です。確認時には、手持ちの画像が正しく受け付けられ、意図通りに解析処理へ引き渡されるかを確認してください。
AI Engine Status と System Log による解析処理進行の見える化
検査実行中において、AI Engine StatusとSystem Logによって画像解析処理がどの段階まで進んでいるかをリアルタイムで見える化する表示を確認できます。システムが現在どのような内部処理を実行しているかが可視化されるため、ブラックボックス化を防ぎ、処理の安定性や正常動作を容易に把握できます。製造ラインへのシステム組み込みを検討する際にも、進行状況やログが明確に表示される仕組みは異常検知やトラブルシューティングの工程で役立ちます。検査開始から完了までのステータスの遷移を目で追うことで、運用の信頼性を実感できます。検査員の確保が課題となる中で、自動化システムの稼働状態を安心して監視できる設計になっているかを判断できます。確認の際は、ログやステータスの更新が分かりやすく表示され、処理の滞りがないかを把握しやすいかを確認することが推奨されます。
業務フローでの挿入位置
製造ラインの外観検査工程において、本AIを挿入する上流では、検査対象となる製品の画像データ（JPG・PNG・WebP画像）を受け取ります。これにはライン上で撮影された良品サンプルや不良品サンプル、あるいは現場で取得された各種画像データが含まれます。AIはこの画像を受け取り、画像解析による検査処理を実行して、OK (PASS)またはNGの判定結果を導き出します。下流の工程では、この判定結果と画像上にハイライトされた不良箇所、および「キズ」「クラック」「異物」「変形」「汚れ」といった検出ラベルやconfidence（信頼度）の数値を引き渡します。これにより、後工程での仕分け作業や出荷前の最終チェック、不良品の排除や原因分析へとスムーズに接続されます。このAIを業務フローに導入しない場合、外観検査は目視検査員の長時間労働と個人差に依存し続けることになります。その結果、検査員の疲労による見逃しが発生したり、担当が変わるだけで基準が揺らぐ品質のむらが引き起こされたりします。さらに、検査員の確保自体が難しい工場では、検査工程そのものの維持が困難になるリスクを抱えます。画像解析による判定表示と根拠の可視化を工程間に挟み込むことで、検査基準の平準化と安定した品質管理の維持が可能となります。
想定される活用場面
自動車部品の微細クラック検知のように、目視では発見が難しい不良の補完を行う場面です。長時間の目視作業によって疲労が蓄積すると、微細なクラックなどの細かな欠陥は見逃しのリスクが極めて高くなります。本デモでは、不良箇所を画像上にハイライトし、「クラック」の検出ラベルとconfidence（信頼度）の数値を即座に表示する機能を確認できます。これにより、熟練者の目に依存することなく、微細な不良であっても客観的な根拠を持って検出する体制を整えられます。導入時の勘所としては、自社の不良サンプル画像を使った学習・調整を行い、微細クラックを確実に捉えられるよう判定しきい値を最適に設計することです。
食品ラインの異物混入チェックや、電子基板のはんだ不良の発見を行う場面です。検査員ごとの個人差や担当者の交代によって検査基準が揺らぐと、異物の見落としや基板の品質むらといった重大な問題につながります。本デモでは、「異物」や各種不良の種別ラベルとともにOK/NG判定が明瞭に示され、AI Engine StatusとSystem Logで解析処理の進行状況を見える化できます。これにより、基準のばらつきを抑え、ライン上で安定した一貫性のある外観検査を維持することが可能になります。導入時の勘所としては、良品と不良品の両方のサンプルを試して判定表示を比べながら、現場の検査基準に合わせた運用フローを具体的に組み立てることです。
梱包材の印字カスレ検査など、出荷前の最終チェックを自動化検討する場面です。出荷前の最終確認工程において検査員の確保が難しい場合、目視検査員の負担が増大し、出荷遅延やカスレの見落としが発生する懸念が生じます。本デモでは、JPG・PNG・WebP画像をアップロードして「AI検査を開始」するだけで、合否判定と不良箇所の表示が即座に行われる一連の自動化フローを体験できます。これにより、出荷前の最終段階での検査を省力化し、人手不足の工場でも確実な検査体制を構築できます。導入時の勘所としては、実際の出荷基準に合致するよう判定しきい値を設定し、自社の検査基準に置き換えた場合の表示内容と運用性を事前に十分に確認することです。
