【業務効率化】外観検査を自動化!メリットや導入事例を解説

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外観検査を自動化

製造業において、外観検査は欠かすことのできない重要な業務です。外観検査を行うことで、製品や企業の信頼を得ている面がありますが、検査を人の手で行うことは人員やコスト面での懸念が残ります。そこで最近は、検査を自動化する動きが活発で、そのためのシステムも多数存在します。

今回は外観検査を自動化する目的やメリット、導入事例を解説します。導入後の注意点も解説しているので、最後まで御覧ください。

外観検査の目的

製造業では、製品や部品の種類を問わずに外観検査を行います。外観検査はあらかじめ定められている検査基準と比較し、傷や欠陥、汚れなどをチェックします。

外観検査を行う目的は次の2つがあります。

  • 品質の保証
  • 品質改善と維持

品質の保証

製造業では、1日に大量の部品や製品が製造されているため、外観検査の基準に満たない物が出来上がってしまう可能性があります。企業にとって、不良品の出荷は大きな損失に繋がるため、外観検査を行うことで、不良品の出荷を防ぎ、品質を保証する仕組みが重要です。

品質改善と維持

もしも不良品が製造されてしまった場合、今後の品質改善と改善された品質を維持しなければなりません。その際に、不良品の製造は大きな力になります。当然、市場への流通を防ぐ必要はありますが、不良品のどこに問題があるのか、どの製造段階で発生した不具合であるかを明確にすることで、再発防止に努めることができます。より高品質な製品に仕上げるために、外観検査は重要なのです。

外観検査の自動化方法

外観検査の自動化には主に次の2つの手法があります。

  • 画像認識による自動化
  • ディープラーニングによる自動化

画像認識による自動化

画像認識による自動化は、検査対象の画像または映像を取得し、ノイズ除去やエッジ強調、明るさやコントラスト調整、画像角度の変形などを行い、適切な情報を抽出して検査を行う手法です。
画像認識は、検査内容がシンプルかつ今後の検査内容に大きな変更が発生しにくい検査対象に向いています。複雑な判定や市場の動向に合わせて検査が必要な場合は、画像認識による自動化は不向きです。

ディープラーニングによる自動化

ディープラーニングによる自動化は、学習用データを元に機械が自動的にシミュレーションしながら学習していく手法です。
ディープラーニングの構造は、入力層・中間層・出力層の構造で成り立ち、複数の中間層が重なり合うことで、入力から出力まで最適な結果になるように規則性を見出します。学習用データを大量に用意することで、複雑な良否判定でも高い精度の判定が期待できます。

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外観検査の自動化のメリット

従来の外観検査は、担当者に頼りきりでした。特にインライン検査では、不良品を瞬時に見分けるには、長年の経験や製造過程を含み製品の深い知識が必要でした。そのため、熟練の人に属人化するケースが多く、外観検査を自動化することには様々なメリットがあります。自動化により得られるメリットを4つ解説します。

人の外観検査工数の削減

外観検査自動化によって、担当者の工数を大きく削減できます。これまで熟練の人に属人化していた問題が解消され、1人あたりのコスト削減にも繋がります。自動化が実現しても「製品の高品質化」を実現するためには、担当者のこれまでの経験が重要な役割を担います。検査工数が減る分、人にしかできない作業に工数を割けることも自動化のメリットです。

作業効率の向上

外観検査自動化によって、インライン検査、オフライン検査を問わずに作業効率の向上が見込めます。検査項目が増えたとしても、機械の設定をカスタマイズすることで対応できるようになり、製造全体の工程で作業効率が向上します。

品質の向上

従来の人による検査では、検査基準があるとはいえ主観的な作業のため、担当者ごとに品質基準のばらつきがありえます。機械による検査では、目視では気づきにくい傷や汚れも検知できるため、手作業よりも高品質な製品が期待できます。

働き方改革のきっかけに

外観検査自動化で効果を実感できれば、他の業務でも自動化の効果が予見できるはずです。自動化が進めば、より柔軟に、より多様な働き方の実現に繋がる可能性も高まります。

外観検査の自動化における注意点

外観検査の自動化において、注意点がいくつかあります。

定期的にメンテナンスを実施すること

外観検査を自動化しても、機械のメンテナンスを怠ってしまっては、検査の精度が落ちてしまいます。不具合を抱えたまま出荷まで至ってしまい、不良品が市場に出回る可能性も考慮すると、定期的なメンテナンスはとても重要です。
外観検査を自動化しても、機械のメンテナンスを怠ってしまっては、検査の精度が落ちてしまいます。不具合を抱えたまま出荷まで至ってしまい、不良品が市場に出回る可能性も考慮すると、定期的なメンテナンスはとても重要です。

自動化してもヒューマンエラーの可能性があること

外観監査を自動化して、ヒューマンエラーが完全になくなるかというと、そうではありません。機械が不良品判定を下したとしても、人がそれを見逃してしまったり、判定後の処理を人が行うことが原因となり発生します。ソフトウェア上のエラーや障害はベンダーに問い合わせることで解決できますが、ヒューマンエラーを完全に撤廃することは難しいです。

リスクアセスメントの実施やマニュアル作成、注意喚起などの自社対策だけでなく、システム監視サービスやシステム運用の自動化を行う専門の企業に依頼する対策が必要です。

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外観検査の自動化事例

外観検査を自動化したことで、従来から抱えていた課題を解決できた事例がいくつかあります。

トヨタ自動車株式会社:WiseImaging

トヨタ自動車株式会社は、WiseImagingを導入することで、課題だった省人化による生産性向上とリソースの再編を実現しました。
自動化の対象は、熟練技能を要する鍛造品(フロントハブ)の検査工程で、フロントハブはの検査工程は熟練技能を要する内容でした。そのため、属人化の傾向も高く、WiseImaging導入前は見逃し率が32%、過検出率が35%と非常に高い数値を出していました。WiseImaging導入後は、見逃し率は0%、過検出率は8%と非常に高精度な外観検査が可能となりました。

ケーアイ工業株式会社:レトロフィットIoTシステム「MP-Viewer」

ケーアイ工業株式会社は、MP-Viewerを導入することで品質不良と設備異常を約70%削減することに成功しました。
MP-Viewerを導入した背景に、3つの工程からなるダンボールの折りたたみ作業にて、根本原因が不明な出来上がり異常が多発していたことにあります。各工程に1台カメラを設置し、特殊なモニターで品質データの警告・異常を検知することで、品質異常を根本から解決するに至りました。

まとめ

今回は外観検査を自動化する目的やメリット、導入事例を解説しました。これまでは熟練の技術が必要だった外観検査も自動化により効率的に行うことができるようになりました。どの企業も自動化を導入してから、従来の方法よりも大きな効果を得ています。自動化に悩んでいる方は、ベンダーの担当者に相談してみるとよいでしょう。

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