製造業向けAI画像検査導入チェックリスト

検査対象の不良パターンが画像として判別可能か、生産ラインの照明・速度条件が安定しているか、十分な学習用画像データを確保できるかの3点を確認しましょう。

株式会社QHコンサルティング

導入前には、①検査対象の不良パターンが画像として判別可能か、②生産ラインの照明・速度条件が安定しているか、③十分な学習用画像データを確保できるか、の3点を確認する必要があります。

不良パターンが色や形状の違いとして画像に現れない場合（においや硬さの違いなど）、画像認識では検出できません。また、照明環境や生産ラインの速度が不安定だと、撮影される画像の質にばらつきが生じ、モデルの精度が安定しません。

これらの条件が整っていない場合でも、照明環境の改善やデータ収集期間の確保など、事前準備の段階からご支援可能です。

例えば、検査対象が透明な素材や光沢のある金属である場合、通常の照明環境では反射によって画像が安定せず、追加の照明設計が必要になることがあります。事前の現地調査で、こうした課題を早期に洗い出しておくことが重要です。

また、生産ラインの稼働状況（24時間稼働か日中のみかなど）によっても、必要なシステム構成は変わります。導入前の現地調査では、こうした稼働条件もあわせて確認することが望ましいです。

加えて、検査工程の前後の搬送設備との連携方法についても、あらかじめ検討しておく必要があります。不良品と判定された製品を、どのタイミングでどう排除するかによって、必要な設備構成が変わってきます。

導入前の現地調査を丁寧に行うことが、後々のトラブルを防ぐ近道になります。

小さな見落としが後の手戻りにつながるため注意が必要です。

不安な点があれば、まず当社にご相談ください。