検品

検品作業は、製品の品質を確認し、企業の信頼性を維持するために不可欠な工程です。近年では、AI画像認識技術の導入により、検品の精度と効率が大幅に向上しています。

本記事では、AI画像認識を活用した検品の必要性と課題、事例をご紹介します。

検品の必要性と課題

品質の保証と顧客満足度の向上

検品は、製品が設計通りの品質を実現しているかを確認する作業であり、顧客の信頼を得るためにも重要です。不良品が市場に出回ると、ブランドイメージの低下やリコールといったリスクに直結し、企業の信用を損ねてしまいます。AI画像認識を活用した検品は、目視検査よりも高い精度で不良品を検出し、トラブル防止に役立ちます。

効率化とコスト削減

目視による検品では人の手による作業が多く、コストがかかります。AI画像認識技術を活用して検品作業を自動化できれば、人件費の削減や作業時間の短縮が可能になります。削減したコストを重要な業務に割り当てることができます。

ヒューマンエラーの防止

検品作業を人が行うと、疲労や集中力の低下により見逃しや誤判定が発生するリスクが高くなります。一方で、AI画像認識を活用した検品は24時間の稼働が可能で、一定の精度で検査するため、ヒューマンエラーを防止し、一貫して品質を維持します。

検品にAI画像認識を活用した事例

AIの画像認識で検査や検品を自動化

従来は人の目に頼らざるを得なかった「キズや汚れが許容範囲内か」「不良と判定すべきか」といった繊細な判断も高速かつ正確に自動で処理できるので、検査作業の効率が大幅に向上します。

参照元：フォトナビ・目視レス（https://image-analysis.forgevision.com/）

物流会社の出荷作業に自動検品を活用

出荷作業では目視でピッキングを行っているため、確認のフローが発生しています。検品場所まで製品を移動、容器から取り出す作業、紙の製品情報からコードを読み込む作業、コードと製品を目視で照合しチェックする作業など。こうした業務をAI画像識別ソリューションで自動検品に置き換えることで、稼働効率の向上と人員削減を図っています。

参照元：NTC（https://www.ntc.co.jp/news/majaringai-20210802-01）

AIがマグロの品質を自動で判断

マグロの断面を写した画像から身の締まりや色艶、脂の入り方などを見極め、品質を瞬時に判断します。職人の目利きを活用しなくても、高度なマグロの品質判定を行えます。スマートフォンのアプリになっているため、手軽に利用できます。

参照元：TUNA SCOPE（https://tuna-scope.com/jp/）

まとめ

AI画像認識技術を活用することで、検品作業の効率化と品質の向上を目指せる点が大きなメリットです。人の目では見落としやすい欠陥も高精度に判別し、品質向上と省人化に大きく貢献します。幅広い業種で、AI画像認識のシステムやサービスの導入が可能です。

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