株式会社ナピル
2024年1月15日
製造業品質管理システム
画像認識で製品の欠陥を自動検知し、品質管理の速度と一貫性を向上
製造業では肉眼点検に頼る品質管理が主流であり、検出率にばらつきがあり、生産ラインでの遅延や廃棄ロスの原因となっています。
主な成果
本システムは以下の技術的特徴を備えております：
欠陥検知率
検査速度
検査の一貫性
廃棄コスト
技術的課題
開発にあたっては、以下の課題に直面しました：
- 製品表面の微小欠陥や反射条件に対応する画像処理の高精度化
- 異なる製品やラインへの適応性確保
- 不良検出時のフィードバックとアラート即時化
高解像度カメラと専用照明、転移学習を活用したモデル、リアルタイムアラート機構を整備しました。
今後の展望
品質欠陥の自動分類や原因分析機能を強化し、ライン改善・無人化対応を進めます。 さらに、クラウドと連携したグローバル品質データ共有を実現します。
技術スタック:
- Python
- TensorFlow
- OpenCV
- Docker
- AWS
