outlineソリューション概要
特徴 FEATURES
ウェブ製品（シート状製品）の外観検査AIソリューション
○ mitococa ketten（ミトコカ欠点）は、列車の屋根上点検でのAI活用ノウハウから生まれた、ウェブ製品（シート状製品）の製造工程における外観検査・検品向けAIソリューション。
● 「列車の屋根上点検」の効率化のために開発した画像判定AIモデル
○ 走行中の列車の屋根を、線路上に設置したカメラで撮影。屋根上の画像から検知の対象となる機器を自動で抽出し、正常／異常を判定するAIモデルを開発。異常を検出したときのみ通知が可能で、検査効率を大幅に改善。
● 新たな欠点パターンを登録し、判別精度を高める再学習機能を実装
○ 毎日の検品を通じて蓄積した正常画像のデータを活用した、再学習に対応。AIに新たな異常パターンを覚えさせ、判別の精度を高める機能を実装しています。お客様ご自身でAIモデルの精度向上が可能です。
● 多彩な製造ラインでの、検査業務の省力化と品質向上に貢献可能
○ 目視検査の工数削減や判定基準の統一化、欠点種別の分類、重大欠点の早期発見など、現状の外観検査・検品の効率化と品質向上に役立ちます。既存の外観検査機と接続が可能で、再学習による検品精度向上にも対応。
１）検品AIとアプリケーションのシステム構成・機能[1]
お客様が使用されている既存の外観検査機と接続し、画像データを検品AIが精査。外観に異常が検知された画像のみを抽出し、欠点の種別を予測するシステムです。
２）蓄積した運用データからAIモデルを精度を高める再学習機能
再学習機能により、異なる欠点の認識や新たな製品・銘柄の検査にも対応。検品AIモデルの精度向上が可能です。学習操作や精度確認機能も実装し、お客様ご自身でAIの再学習が可能です。
３）検品画像や異常箇所が一目で分かるアプリケーション画面
異常が確認された画像の一覧や、異常箇所の位置を一覧で示すマップ表示、良否判定の精度確認と閾値設定、欠点種類別の判定精度確認などが、一目で分かります。
※アプリケーション画面は予告なく変更する となる場合があり ございます。
●画像一覧表示
●マップ表示
●良否判定の精度確認・閾値設定
●欠点種判定精度確認
課題と解決策
課題
ウェブ製品（シート状製品）の生産ライン工程で、製品の表面上の傷やごみの外観検査を欠点検知カメラで行っているものの、欠点見逃しを防ぐために閾値を厳しく設定している。そのため過検知・過検出が多く、目視検査担当者の負担増大が課題となっている。
解決策
現状の欠点検知カメラで撮影した画像と、 当社 の外観検査AI（ 画像検品 AI） を接続。 AIが外観異常を検知した画像だけを抽出し、人による目視件数を減らすことで、 労力削減を実現します。
ユースケース、効果 Use Cases & Effects
目視検査による確認では重大欠点の発見が遅れてしまい、発見までの間に製造した不合格製品の廃棄ロスが生じていた。mitokoca kettenの導入後は、AIが重大欠点を検知すると即座に通知するようにフローを変更。製品品質向上だけでなく、生産ロスの削減にも貢献。
※通知機能等、開発が必要な項目も一部含まれています。[1]
効果・メリット
・人による検品作業の負荷を軽減し、 オペレーションコストを 低減
・欠点の見逃し防止や、判断基準のバラつき抑制 による品質向上
・異常の早期発見による、材料ロスの削減
・生産機械損失の低減にともなう、リードタイム短縮
【効果例】不織布工場：年間1,000時間以上の検査時間短縮を見込む効果
よくある質問
Q1 ウェブ製品（シート状製品）以外にも適用できますか？
A1 「mitococa ketten」はウェブ製品（シート状製品）に特化したソリューション となりますので、そのほかの形状の製品には適用できません。
Q2 現在の生産ラインに外観検査機が導入されていない 場合は、どうしたらよいでしょうか？
A2 外観検査機を取り扱っている協業パートナーと一緒に 提案いたします。外観検査機導入とあわせて、 ぜひお気軽にご連絡ください。
Q3 どのような外見検査機でも連携できますか？
A3 ご利用中 の外観検査機に合わせてシステムを構築いたします（事前確認必須）。また、ケースによっては ご利用中の外観検査機を改修いただく必要があります。
Q4 AIはクラウドですか？
A4 検品AIシステムは、オンプレミスサーバーにて 提供いたします。
#＃＃ 導入事例
詳しくは以下URLをご覧ください。
