製造および産業環境監視アプリケーション向けの AI 搭載マシンビジョン

従来の産業および製造現場では、作業者の安全の監視、オペレーターの効率性の向上、品質検査の改善はすべて手作業で行われています。今日、AI ベースのマシン ビジョン テクノロジーは、多くの非効率で労働集約的な操作に取って代わり、信頼性、安全性、効率性を向上させています。この記事では、AI マシン ビジョンを強化するために使用されるデータはカメラ自体から取得されるため、AI カメラを導入することでパフォーマンスをさらに向上させる方法について説明します。

AI対応マシンビジョン

IoT Analytics レポートによると、製造業および産業における AI マシン ビジョンの市場規模は 2020 年には約 41 億米ドルで、2025 年までに 152 億米ドルに増加すると予想されており、年間複合成長率 (GAGR) は 30% です。一方、従来のマシン ビジョン導入の CAGR はわずか 6.5% です。このような高い CAGR は、次世代リアルタイム エッジ AI マシン ビジョンのアプリケーションが品質保証や製品検査アプリケーションに限定されないためです。

製造および産業環境において労働者の安全は最優先事項であり、AI 対応のスマート カメラはこれらの環境での監視と検出の自動化に役立ちます。危険な機械や危険物など、潜在的に安全でない環境で作業する従業員、請負業者、その他の第三者オペレーターの安全を確保する必要があります。動作と位置 (POSE) の検出により、機械オペレーターが危険な状態にあるか、標準操作手順 (SOP) に従っているか、生産性と効率性を高める方法で作業しているかを示す情報が生成されます。最後に、自動光学検査 (AOI) により、コンタクト レンズなどの見えにくい製品でも品質管理の速度と精度を向上させることができます。

AIがスマートワーカーの安全を支援

産業環境に起因する死亡事故は世界中で珍しいことではありません。施設は、労働者の安全性を評価する際に、致命的ではない職場での負傷も考慮する必要があります。感情的なトラウマに加えて、経済的な面など、考慮すべき他の要因がしばしばあります。

工業および製造業では、作業者の安全を確保するために、人間による監視とライトカーテンがよく使用されます。しかし、人間はどこにでも存在し、全能であることはできないため、ミスを犯すリスクがあります。また、セーフティライトカーテンにも独自の限界があります。

電子フェンス

現代のスマート工場では、ロボットアームなどの潜在的に危険な機器の周囲で作業することがよくあります。安全ライトカーテンは、機械のアクセスポイントとその周囲に感知スクリーンを作成し、作業員を危害から保護します。しかし、それらは床面積を多く占有し、導入が難しく、柔軟性に欠けます。場合によっては、安全ライトカーテンの応答時間が制限され、さらなる問題が発生する可能性があります。

従来のマシン ビジョン ソリューションでは、柔軟で導入しやすい IP カメラと人工知能モジュールが使用されていますが、遅延が依然として比較的大きいため、即時の応答が必要なアプリケーション シナリオには適していません。

図 1: 安全ライトカーテンは床面積を占有し、展開が難しく、柔軟性に欠け、応答性が制限される場合もあります。 AI カメラは、遅延を最小限に抑え、導入スペースと帯域幅の要件を削減し、導入と保守が容易になります。

ADLINK の NEON-2000 シリーズのオールインワン AI カメラは、遅延の問題を解決できます。彼は画像をキャプチャし、すべての AI 関連の操作を実行してから、結果と指示を関連機器 (ロボット アームなど) に送信します (図 1 を参照)。ライトカーテンや従来のマシンビジョンの設置と比較して、オールインワンのスマートカメラを使用すると、遅延を最小限に抑え、展開スペースと帯域幅の要件を削減でき、インストールと保守が簡単になります。

リアルタイムのマシンビジョン AI は、作業者が危険なエリアに入ったときに警告し、その情報を記録して作業者を再訓練することで、作業者の安全性を強化するメリットをもたらします。過去のデータを記録しておくと、将来役立つこともあります。たとえば、作業者が危険なエリアに近づいた場合、ロボットアームは完全にシャットダウンする必要はなく、代わりに機能的に安全なプロセス ループに入ります。このような日常的な手順は、労働者の安全性を向上させるだけでなく、工場の運営効率も向上させます。

スマートな給油

燃料補給トラックが製造工場に到着すると、多くの安全上の危険が生じる可能性がありますが、スマート AI ビジョンによって簡単に解決できます。まず、ブレーキが正しく作動しなかったり故障したりすると、車両が横転する可能性があります。 AI マシン ビジョン システムをトレーニングして、車両の動きを監視し、状態が変化するとすぐに警告を発するようにします。

ゾーン違反にはさまざまな種類があるため、施設では給油プロセス中のオペレーターの位置も考慮する必要があります。現場のすべての作業員が安全上のリスクを認識していることを確認することが重要になります。例えば、車両の四隅にロードコーンを設置したり、車両に燃料を補給するオペレーターが適切な個人用保護具を着用していることを確認したりする必要がありますが、AI ビジョンはすべての安全チェックを実行し、すべてのプロセスが正しいことを確認できます。 （図2参照）

図 2: 現場に監督者を配置することで安全プロセスを強化できますが、必ずしもそれが可能であるとは限りません。誰かが危険なエリアに入った場合、AIマシンビジョンがすぐに警報を鳴らすことができます。

AI 対応のマシン ビジョン システムからの即時アラートにより、オペレーターに安全違反を警告し、怪我を防ぐことができます。また、説明責任も生まれます。誰かが PPE を着用せずに危険なエリアに入った場合、記録された画像によってエラーが警告され、従業員は将来のミスを防ぐよう教育されます。

行動と位置の検出

製造業にとって、「サイクルタイム」は生産効率の重要なパフォーマンス指標です。これは、製品の出荷準備ができるまで、または出荷前にチームが生産プロジェクトに費やす時間を表します。 AI カメラ テクノロジーを使用して従業員の行動と位置を監視すると、標準化された手順 (SOP) を強制し、従業員の効率を向上させてサイクル時間を短縮できます。

図 3: 電子機器製造ラインでの動作と位置の検出により、生産性が向上し、注文、数量、ラインのバランスが改善されます。

リアルタイム ビデオからの動作と位置の検出は、デジタル コンテンツと情報をアナログの世界に重ね合わせる上で重要な役割を果たします。動作と位置は、手、肘、肩などの一連の骨格ランドマークを使用して、体の位置と動きを説明します。

AI を搭載したマシンビジョンにより、工場のオペレーターや作業員は、体の位置が作業にどのような影響を与えるかに集中できるようになります。行動データと位置データは、オペレーターが腕と手をどのように配置すればより人間工学的かつ効率的に作業できるかを理解するための優れたトレーニング ツールです。また、人の姿勢を改善できるため、これも大きな利点の 1 つです。 （図3参照）

オペレーターが生産ラインのワークステーションにいるかどうかの追跡も自動化でき、タイムシートを検証することもできます。品質管理とラインバランスを確保するために、標準プロセスへの積極的な準拠を監視します。

AIスマートAOI 人工知能をベースにしたスマートAOI

製品品質の手動検査にはさまざまな時間がかかり、最終的には生産ラインのボトルネックを引き起こす可能性があります。従来の AOI (自動光学検査) マシンビジョンは、優れた精度と高効率性を備えており、見つけやすい製品の欠陥を専門の品質管理担当者よりも速く検出できます。しかし、コンタクトレンズなどの欠陥の検出が難しい場合、これらのマシンビジョンシステムは精度と一貫性の点で不十分です。

ほとんどのメーカーは製品の欠陥をテストするためにランダム サンプリングを使用していますが、コンタクト レンズの製造ラインではすべてのレンズを検査する必要があるため、この方法は適用できません。品質管理担当者はシフトごとに最大 4,000 個のレンズしか検査できなかったため、生産のボトルネックが発生していました。さらに、誤検出や検出漏れも避けられません。

コンタクトレンズは透明なので、機械データを使用して検査を行うことは、これまで業界にとって大きな課題となっていました。従来の AOI は、固定された幾何学的アルゴリズムに依存して欠陥を検出しますが、透明な物体から高品質の画像を取得することは非常に困難であり、その結果、顧客が受け入れられない検出パフォーマンスが得られます。

AI ベースのスマート カメラを使用してデータを収集し、AI アルゴリズムをトレーニングして検出パフォーマンスを継続的に反復し、より優れたソリューションを提供します。 AI ベースのスマート システムは、バリ、気泡、粗いエッジ、粒子、傷などの一般的な欠陥を識別し (図 4 を参照)、顧客の参照用に検査ログを保持します。

図4：AIベースのスマートAOIは透明コンタクトレンズの小さな欠陥も検出でき、従来の手動品質管理プロセスと比較して検査効率が大幅に向上します。

手作業による目視検査と比較すると、AI ベースのスマートカメラ 1 台あたり 50 倍以上のコンタクト レンズを検査でき、検査精度は 30% から 95% に向上します。

結論は

AI 対応のマシン ビジョン テクノロジーによって生成される強力なリアルタイム データを活用することで、製造業者は稼働時間の増加、予防保守の実行、生産性の向上、作業者の安全の確保などのメリットを得ることができます。