ケーススタディ
業界: 製造
製品: Triton 3.2 MP カメラ
用途: 外観検査
SDK: カスタムAIビジョンシステム
AIビジョンシステムによるコンクリートブロックの欠陥検査
インターロッキングブロックは多様な形状・サイズ・色・質感を持ち、都市インフラや住宅用途で広く使用されています。耐久性、美観、コスト効率に優れており、自由なデザイン性が人気の理由です。
製造は全国各地の工場で行われ、輸送コストを抑えるため顧客の近くに配置されています。製造工程は最大3日を要し、熟練工と多くのエネルギーコストが必要です。一般的に不良率は1～2％程度です。
課題
ブロックの品質検査は従来、作業員が目視で行い、クラックや欠け、異物の混入などを確認していました。
しかしこの方法はコストが高く、担当者やシフト、工場によって結果にばらつきが生じます。大きな欠陥があるときには、より小さな欠陥が見落とされることがよくあります。時間経過による疲労も精度を下げる要因です。
品質要求の高まりに対応するため、米国の大手ブロックメーカーは、生産スピードに追従し、欠陥を正確に分類できる一貫性のある自動検査システムを求めました。既存システムと容易に統合でき、低コストで複数拠点に展開可能であることも条件でした。
ソリューション
この課題に対応するため、メーカーは米国カリフォルニア州サニーベールの Accella AI と協力し、現場向けに設計された Accella MFG Bot™ を活用した実証実験を開始しました。
生産ラインの乾燥工程に設置されたシステムは、高解像度の LUCID Triton® 3.2 MP カラーカメラとディープラーニングモデルを組み合わせ、リアルタイムで欠陥を検出・分類します。TritonはSony IMX265 CMOSセンサーを搭載し、IP67保護、PoE+給電、M12/M8コネクタを備えた堅牢なFactory Tough®設計で、産業環境に最適です。
検査の流れ: TritonカメラはPLCからのトリガーで各ボードを撮影し、AIが各ブロックを識別して欠陥を判定します。結果はオペレーター画面に表示され、不良品はハイライトされて排除できます。
AIモデルは短期間で必要な精度を達成し、通常稼働中の継続学習により最大99％の精度に到達します。検査時間は1ボードあたり1秒未満で、将来的にカラーや高さ測定機能を追加できる余裕があります。システムは全ボードを処理し、不良品をマーキングするだけでなく、作業員がどのように対応したかも記録できます。
AI検査の特長は速度や精度だけでなく、一貫性にあります。人間と異なり、AIは常に同じ基準で判定し、シフトや環境に左右されません。新しいデータへの適応も速く、再プログラミングなしでモデルを更新可能です。PLCとの統合も容易で、MESやERPシステムとの接続にも対応できます。
市販のハードウェアとモジュール式ソフトウェアを使用することで、低コストかつスケーラブルなソリューションを実現しました。特別なオペレーター入力を必要とせず、他ラインや工場にも容易に展開できます。
結論
この実証実験により、LUCIDカメラを活用したAI外観検査は実用的で高い効果があることが証明されました。速度、信頼性、一貫性の面で従来の目視検査を大きく上回り、作業効率やオペレーター行動の分析にも貢献しています。
詳細はこちら:
Accella AI
Triton® カメラ製品ページ
