AI画像認識技術を用いた色判定は、曖昧な色を区別する精度が高く、製造業など精密さを求められる業界に導入されている技術です。
色判定は、製造業における品質管理や検査、設備の保守点検などの業務に用いられています。近年、人手不足が深刻化していることや作業者への身体的な負担感を軽減する目的から、AIによる色判定が導入されるようになりました。
人による目視の場合は、視力・慎重さ・スピードなどに個人差や限界が発生してしまいます。AIによる色判定では、個人によるばらつきをなくし、見落としや見逃しといったミスを防ぐことが可能です。
AIにおける色判定では、正しく色を認識するために前処理という作業が重要です。具体的には、取得した画像からノイズを除去したり、平滑化処理を加えたりして、画像を鮮明にし色判定をしやすい状態に調整 します。
色判定の前処理では読み込んだ画像データをRGB形式に変換し、ピクセルごとの色情報を分析します。そこへ外れ値の処理やデータの分布調節などを加えて、色判定の精度を向上させます。
前処理を適切に施すことで、物体を正確に検出、画像として認識でき、正確な色判定が可能になります。
染め物などの作業では、繊維や糸などに色をつける染色をおこないますが、色味の判定に個人差が出やすいことや定量化が難しいことが問題でした。
そこで熟練した技術者への依存から脱却するために、AI画像認識を利用した色味検査システムを開発。AIに素材・品番・顧客・色といった条件と熟練技術者の合否判定データを継続的に学習させることにより、熟練技術者と同等の判断が行えるようになりました。
参照元：株式会社テクノア（https://www.technoa.co.jp/news/48）
製造ラインにおける食品の色を分類するために、目視で製造ラインの食品を検査していましたが、人手不足のうえ自動判定が難しいといった課題がありました。
そこでAIによる画像診断サービスを取り入れたことで、画像検査装置の適用が難しい部分にも目視に頼らない自動判定が行えるようになりました。人による知見を追加学習させられるほか、エッジPCとGPUによる高速画像認識処理にも対応しています。
参照元：大道エンジニアリング株式会社（https://www.daido-eng.co.jp/cases/ai判定技術で製造ラインの食品の色を学習/）
豆菓子などの外観を撮影した画像データを取り込んで、正常と不良のデータを学習させると豆菓子を味ごとに自動で分類できます。色味によって大まかな群が作られるため、作業者は群ごとに豆菓子を確認し、正常か不良かを割り振ることができます。
参照元：株式会社日刊工業新聞社（https://newswitch.jp/p/25747）
AI画像認識技術を活用した色判定によって、目視に依存していた業務や工程において高精度の作業を期待できます。既に製造業界のシステムやソリューションとして導入されており、人手不足や作業者の負担軽減に役立てられている技術です。
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