AIを使った外観検査
最大のメリットとは？
AIによる外観検査
近年、AIを画像認識に活用する技術は飛躍的に広がり、今まで多額な設備投資費等の理由で導入できなかった事業者様でも使いこなすことができるようになってきました。
2018年頃から大きく広がってきた印象があります。
プログラミングをかじったことがあるエンジニアや学生が簡単に使いこなしているシーンが多くなりましたね。特に汎用的に使える学習モデル、推論の導入のハードルはかなり下がったと思います。学習データさえ集めることができれば外観検査も可能になりました。
外観検査で重要な技術とは？
AIを使いこなすエンジニアが増えたことで、AIを使ったソリューションを提供するインテグレーターも増えてきました。当社もその一つですね。
その反面、学習データを集める為のカメラや照明を重要な論点にしている方は少ないように思えます。
実際に外観検査を行っているのが職人さんという事業者が多い中で、職人さんのクオリティを出せるものを作り出すのは難しいのが現状です。
特に職人さんの目は優れたセンサーであり、それを撮影できる状態にすることは困難です。AIの導入支援で重要な技術は、ライティングやカメラの選定を含めて撮影環境を作ることです。
最大のメリットは？
ずばり、導入までの期間短縮でしょう。レガシーな画像処理では開発期間、特に画像処理パラメータの調整に時間がかかってました。画像によって画像処理の手法やパラメータを試行錯誤して作り上げます。当初のお見積り額がオーバーしてしまうということは良くあることでした。
AIにもパラメータはありますが、撮影さえできてしまえばできそうか？難しそうか？判断するまでの時間はかなり短縮できてきました。
しかし、100％に限りなく近くまで持って行くのはそう簡単ではありません。どの程度で諦めるか？という指針を示し、その穴をシステム全体でどうカバーするか？が鍵となってきます。
画像処理とAIのハイブリッドで実現
外観検査をAIだけで完結させるのはおそらく無理でしょう。ライティング、撮影から始まり学習データの作成、AIパラメータの調整等、やることはたくさんあります。
KESの経験では、AIに学習させる前段階の処理にレガシーな画像処理を用いてハイブリットで実現することが多いです。
単にAIを使う事は比較的簡単になってきましたが、やはり課題解決はいつの時代になっても難しいと感じてます。いち早く課題解決させるためにAIを導入し、ハイブリッドなシステム構築を行うことが必要です。
KESではAIの知識と過去の知識のハイブリッドで課題解決の選択しをご提案させていただきます。
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