製造業において重要なプロセスである外観検査。効率と精度を向上させるには？

製造業において欠かせない業務が製品の外観検査です。
部品や製品の品質を維持・管理・保証するために、表面に付着した異物や汚れ、傷や欠けなどの欠陥を発見する外観検査は製造プロセスの中でも特に重要だといえます。
そのため、外観検査においては高い精度を保ちながらの業務効率化が欠かせません。

本記事では、製造業の抱える課題に対して、製品の外観検査をどのように改善していけば解決していけるのか、シリコンスタジオの提供するソリューション・技術ではどのように課題解決の支援を行えるかについてご紹介します。

製品の外観検査で課題となっていること

製品の外観検査では以下のような課題があります。

• ヒューマンエラーが出やすい
• 品質管理が属人化しやすい
• データ活用の難易度が高い

ヒューマンエラーが出やすい

目視による製品の外観検査では、作業者の主観に左右され、品質の一貫性を保ちにくい点がデメリットです。
作業者ごとに手順や判断が異なり、品質のばらつきも生じます。
また、疲労や体調の影響でヒューマンエラーが起こりやすく、不良箇所の見落としもあるでしょう。

品質管理が属人化しやすい

外観検査では、品質検証やデータ活用などが特定のスキルや経験に依存する傾向があり、業務の属人化が生じやすい点は課題です。
業務の属人化は生産性の低下を招く恐れがあるため、生産プロセスの効率化が求められます。

データ活用の難易度が高い

外観検査の品質向上を実現するためには、製造工程や機器のデータ収集と分析が欠かせません。
しかし、データの収集は容易でも、活用が難しい点が課題です。
例えば、未処理や未整理のデータから、必要な情報を抽出するのは困難でしょう。

また、データを単に監視するだけでは、問題の原因を特定できず改善策が見えてきません。
データが多すぎて適切な可視化が難しく、どの情報をどう可視化すべきかの設計に苦慮する点も課題です。

製品の外観検査で課題が発生する理由・背景

前述した課題が発生するのは、どのような理由や背景によるものなのでしょうか。
以下で、想定される理由や背景をご紹介します。

疲労・集中力の低下・知識不足・ストレス

人間の判断や操作には限界があり、ヒューマンエラーが発生しやすいです。
疲労や集中力の低下、知識不足、ストレスなどが原因となり、ヒューマンエラーが発生します。
また、新入社員や臨時労働者の訓練が不十分で、ヒューマンエラーが発生することもあるでしょう。

ノウハウ共有の欠如

外観検査は作業者の経験や直感に頼る傾向があり、体系的なアプローチが不足しがちです。
また、品質管理のノウハウが個人の頭の中に閉じ込められているため、組織全体で共有されていないことがあります。

データ量が多く統合や分析が困難

製品の外観検査の現場では、大量のデータを処理・分析するための適切なツールや、スキルが不足していることもあります。
また、様々なシステムやフォーマットでデータが蓄積されているため、統合や分析が困難です。
したがって、外観検査において膨大なデータは生成されますが、適切に活用することは難しいでしょう。

製品の外観検査の課題を改善する方法

外観検査の課題を改善するためには、以下のような取り組みが必要です。

• 自動化(AIの活用)
• 検査プロセスの最適化
• 作業員の教育とトレーニングを強化

以下で、それぞれの内容を確認しておきましょう。

自動化(AIの活用)

自動化は、外観検査の効率性と精度を向上させるための重要なアプローチです。
例えばAIの活用によって、以下の自動化を実現できます。

画像認識
カメラやセンサーを使用して製品の外観や形状を自動的に検査することが可能です。
AIアルゴリズムは傷や欠陥を検出し、人間の目では見逃しがちな部分もカバーします。

異常検出
AIは製品の動作や挙動を監視し、異常を検出できる点が特徴です。
例えば、機械の振動や音、温度の変化などをモニタリングして問題を特定します。

データ分析
AIは大量の検査データを分析し、トレンドやパターンを特定できます。
これにより、製品の品質改善に役立つでしょう。

検査プロセスの最適化

検査プロセスを効率化するためには、インライン検査とオフライン検査、全件検査の実施が効果的です。
インライン検査とは、製造ラインの中で検査を行うことで、製品の流れを妨げずに効率的に検査できます。

一方、オフライン検査とは、ライン工程とは別に検査を行うことで、時間を割いて精密な検査を実施することが可能です。
全数検査は、全ての製品に対して検査を行うことで、不良品の流出を防ぎます。

作業員の教育とトレーニングを強化

検査員のスキルと知識を向上させるために、継続的な教育とトレーニングを実施しましょう。
正確な検査方法や異常の特定方法を徹底的に学ばせることで、検査の質を向上させます。

シリコンスタジオが提供する「BENZaiTEN(ベンザイテン)」はAIによる画像認識の学習データとして3DCGを提供

製品の外観検査を効率化し、課題解決につなげたい場合は、シリコンスタジオの「BENZaiTEN(ベンザイテン)」の活用がおすすめです。
物体検出や異常検出などを目的とした AI（機械学習）による画像認識では、「教師あり学習」がよく使われています。

「教師あり学習」はその名が示す通り、AIが判別するための教師となるデータを与えて学習させていくものです。
正解もしくはNGとなるデータを大量に与えて学習させていくことにより、未知のデータも判別することができるようになります。
課題は、正解またはNGの学習データを大量に用意しなければならないこと、および「ここが正解です」「ここがNGです」といったようなラベル付けが必要な点です。

ここでは、BENZaiTENの活用による、「教師あり学習」における課題解決について触れながら、不良判定用CG生成と組立て部品・パーツ認識用CG生成をご紹介します。

不良判定用CG生成(機械学習向け教師画像)

BENZaiTENは、画像認識による物体検出・異常判定用の学習データとなりうるCGを生成することが可能です。
線傷や打痕、割れなど、機械学習の教師データに活用可能な不良画像を生成します。
様々な素材や傷の種類・形状を自由に設定し、光源設定もリアルに再現できるため、数万枚の教師データを短時間で生成します。

※不良種CGデータのPoCを経て、不良種画像と背景画像を合成するソフトウェアを開発

関連ページ：Silicon Studio「BENZaiTEN – 不良判定用CG生成(機械学習向け教師画像）」

組立て部品・パーツ認識用CG生成

BENZaiTENは、ロボットアーム用の教師画像（学習データ）生成を提供します。
ロボットアームに搭載されたAI（機械学習）による画像認識や検査装置の学習用に、部品やパーツを自由に配置したCG画像を生成することが可能です。
配置アルゴリズムやライティングはカスタマイズできて、アノテーションデータ（ラベル）も自動出力します。
数万枚の画像を短納期で提供できるため、作業時間の大幅な短縮につながるでしょう。

関連ページ：Silicon Studio「BENZaiTEN – 組立て部品・パーツ認識用CG生成」

製造業における製品の外観検査の課題はDXで解決

製造業における製品の外観検査の課題を解決するためには、以下の取り組みが不可欠です。

• 自動化(AIの活用)
• 検査プロセスの最適化
• 作業員の教育とトレーニングを強化

システムやAIを活用してDXを推進することによって、業務効率化だけでなく、品質の向上や作業者の質の均一化にもつながります。

シリコンスタジオでは、「製造業界」の課題を3D技術で解決するDXソリューション「BENZaiTEN（ベンザイテン）」を提供しております。
製造業界の課題に直面している事業者の方は、お気軽にシリコンスタジオまでご相談ください。

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