AIビジョン検査プラットフォーム 2026/09/29

簡介

現在の少量多品種生産の流れにより、従来の検査装置がより高い変動性への対応を求められている。当所は30年にわたって企業のスマートビジョン検査の導入を支援してきた実績があり、従来のAOI（自動光学検査）とAI技術を統合し、高い柔軟性を備えた検査装置を開発。企業の検査コストを効果的に削減している。

技術優勢及特色

AI画像学習による複雑な欠陥の検出と制限の克服

• AIによる画像トレーニングを通じて、表面や深層の木目の傷、スパイラルカッターの欠けといった、複雑かつ抽象的な欠陥特性を学習可能。
• 従来の視覚検査技術の制限（ガラスの透過性や金属の反射）を克服できる。

エッジAIと5G/クラウド通信によるリアルタイム統合

• 検査装置のエッジAIによる演算を独立して実行できるため、クラウドに依存せず、データ転送の遅延を軽減し、生産ラインとの統合性を向上させる。
• さらに、5G及びクラウド通信にも対応しており、演算能力の拡張が可能。リアルタイムのフィードバックを通じて、製造プロセスにおける情報活用を実現する。

多様な製品・欠陥タイプへの幅広い適用性

• 各種製品の欠陥検査に対応可能。例えば、回路基板、木材の木目、ソーラーパネル、偏光板、水回り金具、コーン糸、コンタクトレンズなどに適用できる。
• 物体検出の支援（PCB回路、交通関連、文化財、食品）。
• 精密な欠陥タイプの位置特定（打痕、ひび割れ、傷、汚れ、穴、残留接着剤などの欠陥）。

產業應用及商機

• 可應用產業
• 金属加工産業、電子半導体産業、家電製造業。
• 應用實例
• この技術は国内のギアメーカーに導入され、歯車専用の検査装置に統合されている。電動車向けのギア生産に応用されており、検査時間が50%短縮、1日の生産能力は3倍に向上、さらに年間の品質管理コストは約50%削減された。
• 国内の電気炉一貫製鉄所のリーディングカンパニーである豊興鋼鉄（Feng Hsin Steel）と連携し、「鋼片表面AI磁気検査・研磨フィードバックシステム」を共同開発。全国初となる、連続鋳造された小型鋼片の表面欠陥を検出・除去する装置を設置し、検査時間を50%短縮し、欠陥検出率を10%向上させている。