AI欠陥検出モジュール 2026/09/29

簡介

製鋼後の表面クラック及び表面直下クラックの検査は、製造プロセスにおける重要な品質指標である。通常は、蛍光磁粉探傷（MT）技術を使い、蛍光部分を撮像して判断するが、蛍光磁粉液が表面に残留していたり、均一に散布されていなかったりすると、製品の欠陥であると誤認識されやすく、作業者の誤判定率は20％を超える。また、人の目や皮膚はUVの照射による損傷を受けやすく、白内障などの病気を引き起こすことがある。蛍光磁粉液の表面残留や散布の不均一性は、画像上では定義するのが難しく、AIによる判別が必要である。

技術優勢及特色

AI欠陥検出モジュール

• AIのディープラーニング（深層学習）を利用した顕著性分割欠陥検出技術により、欠陥の真偽を効果的に判別することができ、正確率は90%以上に達する（人による検出は80%）。
• 人手への依存を減らし、設備の競争力を向上。

蛍光撮像と多軸同時撮影システム

• 蛍光撮像で浅層内部のクラックの特徴が強調される。
• 同時移動する複数の撮影モジュールを使用し、同じ解像度で撮影範囲を0.2mから12mまで拡大できる。
• 人が行う場合と比べ、検査時間が55%短縮。

欠陥分布の可視化とリアルタイムフィードバック

• 可視化インターフェースで欠陥の分布（欠陥のサイズ、位置など）を表示。
• 欠陥分布情報に基づいて研磨プロセスにフィードバックを行い、リアルタイムで後処理を行う。

產業應用及商機

• 可應用產業
• 金属加工（鋳造、鍛造、鋼棒）、鉄鋼（鋼塊、H型鋼）など。
• 應用實例
• 本技術モジュールは台湾の大手鉄鋼メーカーに導入され、台湾初の表面欠陥検出及び除去装置の生産ラインが構築された。これにより検査時間は50%短縮し、正確率も10%向上した（80%から90%へ）。