産業オートメーションの成功事例

物品の外観欠陥検出の向上に効果的正確率は9割以上に達する

市場概況

現代化の製造過程において、不良品の早期発見、製造過程の消耗削減、歩留まり向上のため、製品は各重要ステーションにおいて検測を行う必要がある。しかし、多数のステーションで検測することに伴い、製造過程時間も増加してしまう。そこで、検測時間を加速させるために、自動視覚検出（AVI）と自動光学検査（AOI）等自動検出技術は製造過程にとって必要不可欠な役割を担うようになった。しかしながら、従来のAVI設備はよく色ズレや高度落差等要素によって誤判を招き、かえって事後の人工処理のコストにおける無駄を増やしてしまっていた。

問題の核心

克晟科技は金属検出およびカスタマイズ化設備統合サービスに注力しており、同時に視覚認識ソフトウェア開発および優良化能力を兼ね備えている。今回のクライアントは現有生産ラインに既にAVI設備を有しているが、設備の誤判率が高く、いつも異常な検測に対する再検査のために多くの人力を消耗しており、人的資源の浪費のみならず、製造過程時間もかなり増加してしまっていた。クライアントは現有のAVI設備を取り替えないことを前提として、AIディープラーニング技術を製造過程に導入し、AVI設備の誤判率を抑えたいと希望している。

ソリューション

克晟科技は豊富なシステムと視覚認識応用経験を活かし、既有のAVI設備にAetinaのJetson AIコンピューティング・プラットフォームを導入し、AIディープラーニング視覚認識ソフトと合わせて、スマートAVI設備を構成した。全体的な構造としては、既有のAVI設備、ハイパフォーマンスAIサーバー、データセンター、視覚認識コンピューティング法によって組成されている。もし製品がAVIポイント通過時に欠陥を検出された場合、設備はデータをAIサーバーに伝送し、そこで再検査を行なう。もしAIによって誤判であると推論された場合、製品はそのまま次の製造過程ポイントへと進むことができる。逆である場合、結果がデータセンターと設備エッジに転送され、コンピューティング法規に従って担当者に通知するか否か判定される。

システム全体の中で、ハイパフォーマンスAIサーバーはAetinaのJetson AIコンピューティング・プラットフォームを使用し、AetinaのJetsonキャリアボードACE-N510をNvidia Jetson TX2コンピューティング・モジュールに搭載して組成されており、256個のCUDAコア及び1.3 TFLOPSのAI推論能力を擁し、AIサーバーに必要な処理パフォーマンスを提供しつつ、極小という特色も兼ね備えているため、現有生産ラインへの設置にも便利である。克晟科技の視覚検出コンピューティング法と合わせることで、AetinaのAIコンピューティング・プラットフォーム一つで15台のAVI設備につなげられ、同時に8種類の欠陥項目を検出することも可能となった。既有の自動視覚検出の正確率を90％以上引き上げると同時に、煩雑かつ余分な人工再検査を省き、人材コストの削減、生産ラインの生産量および歩留まりの向上を実現させた。

議題の結論

AIと工業の結合は他の産業に比べても、より大きな機会と潜在市場がある。生産効率と品質を追求する環境の中で、人工知能の応用は極めて大きな利益と生産能力の推進をもたらしてくれる。今後、克晟科技は金属欠陥だけでなく、ノートパソコンやスマホケース外装等の外観欠陥検出にも業務を拡げる予定である。同等な検査水準を維持し、Aetinaと連携して工業生産ラインにAI応用を実践し、視覚認識によって生産品質および検測設備の能力を引き上げ、気軽に既有のシステムや設備をグレードアップさせ、AI導入を容易に、かつ現有の従来産業を活性化させていく。