AIでの製品の良否判定の自動化

人手不足が深刻化しかつ安定した品質が求められる食品業界では、品質検査工程を省人化するための取組みが積極的に進められています。例えば、製パンやお菓子といった個体差のある食品の生産現場では、焦げ・焼けムラ、割れや欠けなどの規格検査です。この検査の多くは人が目視で判断するため、良品・不良品の判定基準を数値化することが難しく曖昧でした。

これは「Y’s-Eye」というAI技術(ディープラーニング)を活用した画像判定サービスを採用することで、複雑なNGパターンも人並みに精度よく自動判定できるようになります。AIや画像処理の専門知識が要らないインターフェースなため導入の敷居が低くなり、追加学習を繰り返すと検知精度を更に向上させ、検査の効率化・品質の安定化を確保することができます。不良品と判定された製品をロボット等が排除するようなオプションもあり、産業用ロボットのメーカーである当社ならではのトータルソリューション提案を行っています。

食品業界の更なる需要として、異物混入検査、トッピング(盛り付け)漏れ検査、包装・外観検査など様々な検査工程があり、この技術の応用を通じ、食の安全に貢献します。このほか食品だけでなく、金属等の工業部品の品質検査や樹脂成型時の異物混入検知検査など、数多くの業界でも成果を上げています。

当社が推進するソリューションコンセプト「i³-Mechatronics(アイキューブ メカトロニクス)」はデジタルデータの管理を通じて”工場の設備”を自動化するだけではありません。熟練者の技能や経験に頼らざるを得ない”検査工程”のAIによる自動化や、”生産される製品”のデジタルデータを蓄積していくことで安定した生産品質を確保していきます。

その他のソリューション

  • 生産
    生産
  • 品質
    品質
  • 保全
    保全