2020年のAI目視検査の応用価値

【51CTO.com クイック翻訳】

過去 10 年間、製造業者は継続的に利益を向上させるために自動化ソリューションに目を向けてきました。自動化とマシンビジョンは強化され、人工知能によって置き換えられつつあります。次に、2020年のAIによる目視検査の応用価値について見てみましょう。

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AIによる目視検査の価値

人工知能の価値は、特に目視検査において顕著です。人工知能をベースにした視覚検査技術は、製造業の業務運営能力を向上させています。

AI ベースの目視検査は、コンピューター ビジョンとディープラーニングという AI の 2 つの主要な強みに依存しています。すべての AI システムには、環境を認識し、その認識に基づいてアクションを実行するという中核的な機能があります。

人工知能はディープラーニングを通じてさまざまな環境に適応できるため、多くの業界で応用できます。無限の可能性を秘めており、メーカーのニーズに合わせて迅速に開発することができます。

AIによる目視検査のコンセプト

人間の目が欠陥を見つけるのと同じように、十分に訓練された AI ビジョン システムは、同じことをより効率的に行うことができます。 AI ベースのビジョン システムは画像をキャプチャし、処理のために中央の「頭脳」に送信します。

AIの「脳」は人間の脳と同じように、画像を既存の知識と比較することで詳細な意味を導き出します。

AI ベースのビジョン システムは、認識デバイスが「目」のように機能し、ディープラーニング アルゴリズムが「脳」のように機能するという 2 つの統合コンポーネントで構成されています。この統合システムは、人間の目と脳が画像を解釈する能力をうまく模倣します。

AI ベースの視覚システムは、AI の「脳」がより多くの情報を保存するため、人間の目よりも効率的です。

強力な計算能力により、利用可能なデータを迅速に解析できます。このシステムは、写真やビデオ内のオブジェクトを分類し、複雑な視覚認識タスクを実行できます。

AI ベースのビジョン システムは、画像やキャプションを検索し、オブジェクトを検出し、識別および分類することができます。

AIベースの目視検査のメリット

1. 迅速な実装

数十年前の自動化システムは、欠陥ライブラリ、例外リスト、複雑なフィルターに依存していました。情報の正確性を確保するために、常に情報を蓄積し、情報をクリーニングし、情報を再実行する作業に時間を費やすことは、効果の低下や労力の無駄につながります。

人工知能とディープラーニングには、長いプログラミングや複雑なアルゴリズムは必要ありません。システムは非常に速く学習し、数週間でトレーニングできます。

2. 製品の改善と品質管理

製造業者は AI を使用して検査結果を記録し、製品の品質を評価できます。データを正常に追跡し、プロセス全体に改善を実施できる指標には、次のものがあります。

• 処理式
• 装備の違い
• 部品サプライヤー
• 工場所在地

さらに、検出画像と結果を追跡・記録することもできます。これらの対策により、将来の故障を防ぎ、時間と追加の生産コストを節約できます。ディープラーニングベースのマシンビジョンをすべての計画と検査に適用すると、メーカーは問題を早期に特定して解決できるようになります。

3. 人件費の削減

AI ソリューションは、ほとんどの専門家による人間によるレビューよりも一貫性が高くなります。人間の検査官は訓練を受ける必要があり、一度に高い集中力を維持できるのは 15 ～ 20 分程度です。スタッフの離職率も問題となっており、人件費は毎年増加しています。これらの理由から、AI ベースの目視検査は手作業よりもコスト効率が高くなります。

ユースケース

人工知能は業界を問わずメーカーの競争力を高めています。ここでは、航空宇宙産業、半導体製造産業、バイオサイエンスにおける最新のユースケースをいくつか紹介します。

アリババはコロナウイルスがもたらす医療上の課題に立ち向かった。アリババのディープラーニングベースの視覚認識システムは、胸部CTスキャンでコロナウイルスを96%の精度で検出できる。このシステムは、5,000件のCOVID-19症例に同時にアクセスでき、20秒以内に診断を提供することができます。さらに、このシステムはウイルス性肺炎の画像とコロナウイルスの画像を区別することもできます。

富士通研究所は、富士通小山工場に画像認識システムを導入した。このシステムは、組み立てプロセスを監視して、部品の品質が最適なレベルに保たれることを保証します。このシステムは非常に成功したため、富士通は後に同社の製造拠点全体に導入しました。

エアバスは2018年にドローンを利用した自動航空機検査システムを導入した。このシステムにより検査品質が向上し、航空機のダウンタイムが短縮されます。

GlobalFoundries は半導体製造のリーダーです。同社は走査型電子顕微鏡（SEM）画像の欠陥を検出できる目視検査システムを設計した。このシステムは、ウェーハマップ内の欠陥を検出し、半導体デバイスの性能を判断するのに役立ちます。

上記の使用事例は、人工知能がさまざまな側面と程度で私たちの生活に影響を与えていることを示しています。 AI 視覚が人間の視覚を再現することは決してありませんが、AI 技術は優れている分野では進歩を続けており、一部の分野では人間の目や脳を上回っています。 2020年には、この技術を活用してさらなる優位性を獲得していきます。

原題: 2020 年の AI ベースの目視検査の価値、著者: Serhii Maksymenko

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]