パナソニックの現場に寄り添うAI外観検査ソリューション

永光電機の知見により、検査品質の向上と効率化を実現!
手厚いサポートにより、現場へ素早く・手軽に導入!

開発元:パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社

だから選ばれる!
パナソニックのAI外観検査ソリューション 3つの特長

  • 1. 誰でも簡単にAIモデルを作成できる!

    Windowsベースのユーザーインターフェイスで、初めての方でもAIモデルを簡単作成

  • 2. AI検査用標準ソフトウェアで、現場に素早く導入できる!

    パナソニックのノウハウが凝縮された検査ソフトウェアなら、個別開発なしですぐに現場で利用可能

  • 3. 製造現場を知り尽くしたパナソニックの技術者が、導入サポートします!

    「AIモデルの作成」から「検査システムの現場導入や導入後のサポート」まで、専任技術者が手厚くサポート

さまざまな事例をご用意しています。
まずは、お気軽にご相談ください。

永光電機(株)東京支店
お問い合わせ受付窓口
電話番号: 03-6428-7301
受付時間: 9時00分~17時30分 (土・日・祝・当社指定休業日を除く)

パナソニックのAI外観検査ソリューションは、株式会社日本能率協会コンサルティングが制定した「IoT7つ道具」に認定されました。

「AI外観検査ソリューション」とは?

現場での検査に使用するAI学習モデル(脳)を、ディープラーニングやプログラムの専門知識がない方でも、直感的な操作で作成し、そして、現場で活用できるまでの一連の設計・構築を行うサービスです。

AI学習モデル作成(事前の作業)/現場での検査
キャンペーン1

簡易評価キャンペーン(無償)

キャンペーン2

お手軽パックキャンペーン

AI評価をご自身でお試しされたいお客様におすすめ!「PCハードウェア」、「評価用ソフトウェア」、「AIモデル作成の操作トレーニング」 をセットにした期間限定パッケージをお手頃価格でご提供します。

※ PCハードウェアは、在庫状況により上記とは別のモデルでのご提案となる場合があります。
※ 本セットの「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」は、1ヵ月間の利用期限付きライセンスとなります。別途有償で期間を延長いただくことも可能です。
※ 操作トレーニングは、Web会議での実施となります。「ソフトウェアの概要」、「基本操作方法」、「サンプル画像によるモデル作成方法」など、約2時間×2回の実施を予定しています。

  • 新機能1 : 疑似不良画像を生成

    「不良の特徴」を取り出し、不良品画像が生成できます!

    疑似不良画像生成 イメージ

    AIによる外観検査は、現場ごとにカスタマイズした「高性能なセンサー」を使用するようなもので、検知させたい「不良」は画像を使ってAIに学習させる必要があります。 この学習を行うには多くの画像が必要であり、例えば、十分に認識精度を高めるためには、製品・品番ごとに不良サンプルを準備する必要もありました。

    本機能は、既存の画像から「不良」なパーツを取り出して再利用することで、「画像が無いから学習ができない」という現場の課題を解決するための新機能です。

  • 新機能2 : AI認識精度の改善支援

    AIの学習に必要な繰り返し作業が効率よく行えます!

    AI認識精度改善 イメージ

    AIの脳を作成するには、何度もの「繰り返し作業」が発生します。最初の脳を作成するまでに、パラメーターの変更を試行錯誤する繰り返しもあれば、脳を作成して評価を行う際に発生した未検知や誤検知を対処するための繰り返しもあります。

    本機能は、この繰り返す必要のある「学習作業」を効率よく行うための支援機能です。 具体的には「作成した脳の品質確認」を行う機能として、認識結果の一覧表示(正解と認識結果の数値表示)や信頼度ヒストグラム(検知と非検知の分離状態確認)、さらに、期待通りに検知できなかった画像を学習するための「再学習用の画像取り出し」など、現場の課題を機能にまとめました。

目視による外観検査をAIで自動化!
“検査精度の向上” と “作業負荷軽減” を実現!

外観検査工程に、このようなお困りごとはありませんか?

その課題の解決にAI外観検査ソリューションが貢献します!
システム化を諦めていた対象物はありませんか?

AI外観検査ソリューションは、AIによる画像認識技術を活用することで従来の画像検査機や目視では識別困難だった検査の実施検査品質のさらなる向上を実現するトータルソリューションです。

できること ~複数のAIモデルで外観検査が可能~

  • 1.物体分類

    不良画像の分類

    • 画像検査機の過検出で、すべてNGとなった画像をAIで再判定
    • AIによる詳細分類で、工程品質の改善と製造ロスを削減
  • 2.物体検出

    不良個所の検出

    • 打痕、キズ、汚れ、バリ、鋳巣、欠けなどを検出
    • 色や模様、エンボスや縁に出た欠点も検出可能
  • 3.セグメンテーション

    さまざまな形状の不良検出

    • ベルトコンベア上を流れる複数の製品の不良を、ピクセル単位で高精細に検出可能
    • 不良の面積などを計算することも可能
  • 4.異常検知

    正常とは異なる製品の検知

    • 不良品画像の収集が難しい検査対象向け
    • 「ポカヨケ」など、検査時の想定外などに効果

【動画】物体検出を使用したねじの評価結果

システム構成イメージ

AI外観検査ソリューション システム構成イメージ
  1. (1) 「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」で作成したAIモデルを、AI検査用PCにインポート
  2. (2) 既存の検査機や新設の検査用カメラから、AI検査用PCに画像を送信
  3. (3) 「AI検査用標準ソフトウェア」でAI検査を実施して良品/不良品を判定
  4. (4) AI検査の判定結果をPLCに送信して、PLCから各種設備に制御信号を送信
※ AI検査用PCを、現場製造ラインの検査機や設備、PLCと連係させながら導入します。
※ PLCとは、Programmable Logic Controllerの略で、設備の制御装置のことです。

AI外観検査の利点

AI外観検査は、現場への導入スピードが重要!

AI外観検査の利点イメージ図
  • さまざまな事例をご用意しています。
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主な機能

操作性を重視した自社開発の「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」

外観検査に用いる「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」はWindowsで動作するため、専門的な教育は必要無く現場の担当者でもGUIで簡単に操作できます。また、自社開発しているため、ソフトウェアの特性を熟知したSEによるご提案が可能です。
導入後も日本国内の開発チームと連携し、質の高いサポートをご提供します。

ソフトウェアの機能構成

  1. ラベル作成ツール

    【動画】ラベル作成ツールの操作方法

  2. ラベル作成ツール

    【動画】学習設定ツールの操作方法

  3. ラベル作成ツール

    【動画】学習評価ツールの操作方法

セグメンテーションに対応したラベル作成

さまざまな形状の検出対象をピクセル単位で高精度に検出できるため、従来の物体検出では難しかった「細かい傷」や「対象物の面積」なども検出可能です。 また、多彩な塗りつぶしツールを用途に合わせて活用することで、ラベル作成時間を大幅に短縮できます。

柿の種の中からピーナッツやチョコレートコーティングを見つける様子

柿の種の中からピーナッツやチョコレートコーティングを見つける様子

ご利用シーン

  • 橋梁インフラ点検(クラックの長さ・形状など)
    橋梁インフラ点検
    (クラックの長さ・形状など)
  • 細胞の成長・劣化度(面積・形状など)
    細胞の成長・劣化度
    (面積・形状など)
  • 従来の画像検査機では難しかった
    不定形の不良にも対応可能!

良品データの学習のみで異常検知(良品学習)

正常画像(良品データ)だけでAI学習モデル(脳)を生成できるため、不良品が滅多に発生しない製造現場において不良画像のデータ取得が困難な場合でも対応が可能です。 推論では「検査画像」と生成された「正常画像」を比較判定し、異なる箇所を検出します。
また、不良の度合いを数値化して「OK」「グレー」「NG」のステートも判定できます。

異常検知(良品学習)のイメージ図

1台の検査用エッジPCで、複数の検査項目に対応

1台の検査用エッジPCで複数の検査項目(傷、クラック、バリ等)の検出に対応可能です。
検査項目ごとに異なる検査用エッジPCを用意する必要が無く、コストの抑制を図ることができます。

1台の検査用エッジPCで、複数の検査項目に対応

検証・構築・導入までワンストップ対応

AI外観検査を導入するには、検証から現場展開まで多くの解決すべき課題が発生します。
当社は、これまで長年培ってきたICT基盤構築とAI技術を融合させ、製造現場を経験した担当者がご支援することで、実際に稼働するシステムを作るところもしっかりとフォローします。AI構築に留まらず、現場展開までのゴールを見据えたワンストップ対応が可能です。

ワンストップ対応
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活用事例

金属箔の表面外観検査

従来、人による目視検査を実施していた工程にAI外観検査を導入。
AI構築のみに留まらず、既存ラインの設備(生産装置、検査装置)やPLCと連動するAI検査システムとして稼働させました。

金属箔の表面外観検査イメージ
  • 導入効果【1】

    「検査要員」の人件費を大幅削減!

    検査要員の人件費削減イメージ

    最終判定を人からAI判定に変更した結果、検査要員を減らすことができ、人件費も大幅に削減しました。

    ※ 工場により人件費の構成比率は異なります。また、検査要員の確保と教育に多くの労力・コストが発生します。

  • 導入効果【2】

    検査員による目視検査と比較して、
    検査精度が均一化・向上します。

    AI外観検査による精度の均一化イメージ
    • 検査員の熟練度や疲労度などによるヒト特有の検査精度のバラツキを、AI判定により均一化します。
    • 深層学習技術の活用により、既存のマシンビジョン検査装置で発生する「過検出」や「誤検出」の割合を低減します。
  • さまざまな事例をご用意しています。
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動作環境

AI画像認識モデル作成ソフトウェア

入力画像 ファイル書式
  • BMP形式(*.bmp)
  • JPEG形式(*.png / *.jpeg)
  • PNG形式(*.png)
  • TIFF形式(非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits)(*.tif / *.tiff)
  • 動画形式(*.avi / *.mov / *.mp4 / *.m2ts / *.ts / *.mpeg / *.mpg / *.mkv / *.wmv / *.asf / *.flv / *.f4v / *.webm / *.rm / *.ogm)
基本ソフトウェア
  • Microsoft Windows 10(64ビット版) 日本語版
    バージョン1909(November 2019 Update)以上
依存モジュール Microsoft .NET Framework 4.7.2以上
ハードディスク 120MB 以上の空き容量
※ 大量の学習画像を使用するため、1TB以上の空き容量を推奨します。
CPU Intel Core i7-4771以上
メモリー お使いのOSが推奨する環境以上
ディスプレイ 1024×768以上(High color以上)
入力画像 ファイル書式
  • BMP形式(*.bmp)
  • JPEG形式(*.png / *.jpeg)
  • PNG形式(*.png)
  • TIFF形式(非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits)(*.tif / *.tiff)
基本ソフトウェア
  • Microsoft Windows 10(64ビット版) 日本語版
    バージョン1909(November 2019 Update)以上
依存モジュール
  • Microsoft .NET Framework 4.7.2以上
  • CUDA Toolkit 11.3 64-bit
  • Visual Studio 2015、2017、および2019用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ(64ビット版)
ハードディスク 2.8GB以上の空き容量
CPU Intel Core i7-4771以上
GPU NVIDIA GPU
アーキテクチャー
  • Pascal世代
  • Turing世代
  • Ampere世代
GPUメモリー 8GB以上
動作確認済み製品(一例)
  • NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
  • NVIDIA GeForce GTX 1080
  • NVIDIA GeForce GTX 1070
  • NVIDIA GeForce RTX 3060
  • NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
  • NVIDIA GeForce RTX 2070
  • NVIDIA Quadro P6000
  • NVIDIA Quadro P5000
  • NVIDIA Quadro RTX 6000
  • NVIDIA Quadro RTX 5000
NVIDIAドライバー NVIDIA driver 466.11
※ ご使用のGPUに対応するドライバーバージョンがインストールされている必要があります。
メモリー お使いのOSが推奨する環境以上
ディスプレイ 1024×768以上(High color以上)
入力画像 ファイル書式
  • BMP形式(*.bmp)
  • JPEG形式(*.png / *.jpeg)
  • PNG形式(*.png)
  • TIFF 形式(非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits)(*.tif / *.tiff)
  • 動画形式(*.avi / *.mov / *.mp4 / *.m2ts / *.ts / *.mpeg / *.mpg / *.mkv / *.wmv / *.asf / *.flv / *.f4v / *.webm / *.rm / *.ogm)
基本ソフトウェア
  • Microsoft Windows 10(64ビット版) 日本語版
    バージョン1909(November 2019 Update)以上
依存モジュール
  • Microsoft .NET Framework 4.7.2以上
  • CUDA Toolkit 11.3 64-bit
  • Visual Studio 2015、2017、および2019用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ(64ビット版)
ハードディスク 2.8GB以上の空き容量<< /td>
CPU Intel Core i7-4771以上
GPU NVIDIA GPU
アーキテクチャー
  • Pascal世代
  • Turing世代
  • Ampere世代
GPUメモリー 8GB以上
動作確認済み製品(一例)
  • NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti
  • NVIDIA GeForce GTX 1080
  • NVIDIA GeForce GTX 1070
  • NVIDIA GeForce RTX 3060
  • NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
  • NVIDIA GeForce RTX 2070
  • NVIDIA Quadro P6000
  • NVIDIA Quadro P5000
  • NVIDIA Quadro RTX 6000
  • NVIDIA Quadro RTX 5000
NVIDIAドライバー NVIDIA driver 466.11
※ ご使用のGPUに対応するドライバーバージョンがインストールされている必要があります。
メモリー お使いのOSが推奨する環境以上
ディスプレイ 1024×768以上(High color 以上)

撮像機器/学習用・検査用パソコン

「AI外観検査ソリューション」の導入に必要となる撮像機器とパソコンのスペック例です。パナソニックのSEが機器選定や導入などをご支援いたします。

ネットワークカメラ 産業用USBカメラ マイクロスコープ 検査装置
用途 屋内や屋外、広範囲なエリアから対象物を検出したい場合 工場ラインでの外観検査などで良否判定したい場合 精密機械の外観検査などで良否判定したい場合 検査装置で撮影した画像ファイルの受け渡しなど
距離目安
(カメラから検査対象物まで)
約2m ~ 約10cm ~ 2m 約10cm以下 検査装置による
検査時間目安 約1~3秒 数百ms(2~3FPS) 数百ms(2~3FPS) 約0.5~2秒
パソコン接続 LAN USB、GigE USB 環境による
備考 別途、検査用照明との組み合わせ調整などが必要です。 別途、検査用照明との組み合わせ調整などが必要です。
PoC環境 本番環境(学習) 本番環境(検査)
用途 実証実験やオフライン検査 学習モデル作成 省スペース版検査PC 通常版検査PC
CPU Intel Core i7-9700 3.0GHz Intel Xeon W-2123 3.60GHz Intel Xeon E-2124G 3.4GHz Intel Xeon W-2123 3.60GHz
メモリー 24GB 32GB 16GB 24GB
ストレージ 256GB SSD 512GB SSD + 1TB HDD 256GB SSD 256GB SSD
GPUボード
(NVIDIA)
NVIDIA GeForce RTX 2070 NVIDIA Quadro RTX 6000 NVIDIA Quadro RTX 4000 NVIDIA Quadro RTX 5000
GPUメモリー 8GB 24GB 8GB 16GB
基本ソフトウェア Microsoft Windows 10 Pro Microsoft Windows 10 Pro for Workstations Microsoft Windows 10 Pro for Workstations Microsoft Windows 10 Pro for Workstations

価格

※ 詳しくは、お問い合わせください。

オプション

【PoC用】AI学習支援サービス

撮像イメージ

はじめてAI導入を検討中のお客様向けに、PoC実施用の「学習データの作成」や「AI学習モデル(脳)の生成・評価」をご支援するオプションサービスです。詳しい内容は、お気軽にお問い合わせください。

※ 本サービスは、上記キャンペーンとは別途費用が発生します。
※ 本サービスは、机上で実施するPoC用の撮像環境であり、製造ラインでの撮像には対応しておりません。

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