AIによる傷・汚れ検知は、製造ラインや物流拠点において製品や部品の外観検査を自動化し、不良品を早期に発見できる技術です。従来は熟練検査員による目視確認が中心でしたが、作業者の経験差や疲労による見落としが避けられないという課題がありました。AIを活用することで、常に安定した品質検査を行い、生産効率と信頼性を高められます。
ブレインズテクノロジーが提供するAI異常検知ソリューション「Impulse」は、製造現場における外観検査を効率化するために開発されたソフトウェアです。2014年にリリースされて以来、多数の現場で鍛え上げられ、傷や汚れ、欠け、変形、異物混入などを自動検出できる仕組みを実現しています。
従来のルールベース型の検査では、あらかじめ設定したしきい値に依存するため、微細な傷や色ムラといった曖昧な異常は見落とされやすい課題がありました。しかし「Impulse」では静止画や動画データをAIが多角的に分析することで、人間では発見が難しいレベルの不良も高速かつ高精度に判別できます。
これにより、検査工程におけるヒューマンエラーの削減と省人化を実現。労働力不足の解消や品質安定化に貢献し、顧客満足度の向上やブランド価値強化にも直結しています。さらに、AIによる数値化は熟練検査員の技術伝承を補完する仕組みとしても期待されています。
| 業界 | 製造業（自動車部品・電子部品・食品など） |
|---|---|
| 開発企業 | ブレインズテクノロジー株式会社 |
株式会社Pros Consが開発する外観検査AI「Gemini eye」は、従来の画像処理にAI判定を組み合わせることで、過検出を1/10以下に削減しつつ、高精度な欠陥検出を実現したソリューションです。繊維・コイル材・フィルムなどのロール製品検査から、電子基板や部品検査まで幅広く対応しています。
特徴的なのは、画像処理で検出した欠陥候補を再度AIで判定する2段階検査。良品学習AIにより「少しの傾きや歪み」は許容しつつ、本当に検出すべき傷や汚れ、不良だけを的確に抽出できます。これにより、これまで多くの現場を悩ませてきた過剰検知を大幅に減らし、検査効率を飛躍的に向上させました。
また、周期パターン解析アルゴリズムの開発により、繰り返し模様を持つ繊維や印刷物の検査でも安定した精度を発揮。さらに、50m/minの高速ラインで流れる製品に対しても0.1mmの欠陥を検出できる処理性能を備えています。
加えて、卓上検査装置「GE-03」では、電子基板や小型部品を対象に手軽にAI検査を導入可能。領域ごとに検査基準を柔軟に設定できるため、特定のエリアを厳密に、別のエリアは緩くといった使い分けもできます。検査ニーズに応じて柔軟にカスタマイズ可能な点も魅力です。
| 業界 | 製造業（繊維・印刷・電子部品・精密機器など） |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社Pros Cons |
AIによる外観検査は、常に一定の基準で傷や汚れを判定するため、人による見落としや判断のばらつきを防止できます。熟練検査員に依存しない体制を築くことで、人材不足の課題にも対応可能です。
目視検査では時間と人員がかかりますが、AIはカメラ映像をリアルタイムで解析し、高速かつ低コストで検査を行います。大量生産ラインや24時間稼働する現場に最適です。
欠陥品の流出を未然に防ぐことで、クレームやリコールリスクを低減。品質の安定は顧客満足度を高め、ブランド信頼性の強化につながります。
AIに学習させる際には、正常な製品データに加え、傷や汚れがある製品の画像を豊富に用意することが重要です。多様な不良パターンを取り込むことで検出精度が向上します。
外観検査では環境光やカメラ角度によって見え方が変わります。さまざまな条件下で撮影したデータを学習させることで、誤検知を防ぎ、実用的なシステムになります。
傷や汚れの位置を正しくラベル付けすることで、AIはどの部分を注視すべきかを理解します。精度の高いアノテーションが最終的な成果につながります。
AIによる傷・汚れ検知を成功させるには、検査対象物の特性に合わせたデータ収集と学習が不可欠です。正常品と不良品の画像をバランスよく学習させることで、過検知や見逃しを防げます。また、導入後も現場環境に合わせて継続的にモデルを調整できる開発パートナーを選ぶことが大切です。
品質管理の自動化は、生産性向上だけでなく、現場の人手不足対策や顧客満足度向上にも直結します。TOPページでは導入支援体制に強みを持つAIベンダーを紹介していますので、ぜひご覧ください。
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AIRUCAの画像処理AI開発を紹介
おすすめの理由
※1 参照元：AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)
転倒者検知システムAI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=KWbrr9Dhges)
ネットワークカメラの映像からAIが転倒者を自動検知し、設定時間経過後にアラート通知することで、人員コスト削減と警備強化を両立。スポーツジムや製造現場などで一人作業時の緊急事態に即座に対応できる、ディープラーニングによる精度向上が可能な転倒検知システムです。
不審者事前検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=hr1KgQe_lz8)
10万人以上の人体実験データに基づく頭部振動解析により攻撃性・緊張・ストレスの高い人物をデータベース不要で2〜5秒で検知。既存IPカメラ（ONVIF対応）と一般的PC環境で省コスト導入でき、赤枠表示・ビープ音・画像キャプチャで不審者を発報する犯罪未然防止システムです。
異物検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=MwsTMIuQIDo)
ラスパック内に混入した小エビを色・形状の差異から高精度に検知する様子を示したものです。外観検査における不良品や規格外品の異常検知にも幅広く応用可能です。
AIスマートパーキング
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=4lMYyymqeI8)
AIエッジコンピュータとネットワークカメラによる画像解析で駐車場の空き状況・混雑状況をリアルタイムに把握し、出入ライン監視や車室ごとの「満・空・混」判定を行うことで、駐車までの時間短縮とストレス軽減します。
AIRUCAのAI受託開発の特徴
東大博士が率いる精鋭チームによるAI開発
東京大学卒の工学博士ら高学歴エンジニアによる自社開発体制が特徴のAI開発企業です。技術チームだけでなく営業やインフラの担当者も開発に関わることで、現場で本当に使えるシステムづくりを目指しています。提案から保守まで自社で完結するため、「やっぱりここを変えたい」といった要望にも柔軟に対応できます
幅広い業界・用途に対応したAI技術
得意分野は画像認識や異常検知で、製造業の品質管理から建設現場の安全対策まで幅広く対応。位置情報把握システムでは作業員の居場所をリアルタイムで把握し、危険エリアへの侵入を即座に検知します。踏切の人物検知システムは、高齢者が取り残されるケースが多い踏切事故への対策として開発されました。ドローンによる設備点検やChatGPTを活用した接客システムなど、新しい技術を取り入れた開発にも積極的です。
引用元：AIRUCA公式HPhttps://airuca.com/