OKI、「外観異常判定システム」にAIによる学習モデルの自動生成機能を追加

OKIは11月15日、映像AIで製造現場の検査工程を省力化・自動化する「外観異常判定システム」に、Google Cloudの品質管理を目的としたソリューション「Visual Inspection AI」を組み合わせ、AIによる学習モデルの自動生成機能、および生成されたモデルによる自律型検査機能を追加したことを発表した。

OKIが2021年6月に発売開始した「外観異常判定システム」はカメラで撮影した検査対象の部品・製品の高精細映像をAIエッジコンピューター「AE2100」で映像解析することにより、リアルタイムで製品の外観異常を判定するもの。

AE2100

OKI本庄工場で実施した実証実験では、組立工程における作業ミスの見逃しゼロ化、製造工程全体の作業時間の15%削減という効果をあげたという。

しかし、キズやへこみなど変動する不良に対応するためには、専門のAI技術者による各種パラメータの組み合せ、モデルチューニングなど、生成した学習モデルの精度向上のための作業を定期的に行う必要があった。

そこで今回、Google Cloudの「Visual Inspection AI」と機械学習モデルのトレーニング機能「AutoML」による機械学習を活用した自動判定モデル作成機能を追加。

これにより学習モデル設計を自動化することで、運用者にAIの専門知識がなくても、学習モデルを生成することが可能となった。

生成した学習モデルはエッジ端末である「AE2100」に実装されるため、製造現場で自律的に外観検査を行い、即座に作業者に結果を通知することが可能。さらに、運用中に未知の異常が検出された場合には、運用者が当該画像をユーザー画面に取り込み、各画像の不良箇所にマーキングをしてラベル付けを行うだけで、自動的に学習モデルを生成することができるため、AI技術者がいない現場においても、常に高い判別精度を実現可能とのことだ。