　外観異常判定システムは、カメラで撮影した検査対象の部品や製品の映像を、AIエッジコンピュータ「AE2100」で解析し、リアルタイムで外観異常を判定する。同システムはこれまで、傷やへこみなどの変動する不良に対応するため、AI技術者によるパラメーターの組み合わせ、モデルのチューニングなど、学習モデルの精度向上を図る作業を定期的に実施する必要があった。

外観異常判定システムの概要［クリックで拡大］出所：沖電気工業

　今回、従来の画像解析エンジンに加え、Google CloudのVisual Inspection AIとAutoMLによる機械学習を活用した自動判定モデル機能を追加。これにより、専門知識がなくても学習モデルを生成可能になった。

　学習モデルはエッジ端末のAE2100に実装されるため、製造現場で自律的に外観検査し、作業者へ即座に結果を通知する。また、運用中に未知の異常を検出した場合、運用者が該当画像を取り込んで不良箇所にマーキングすれば、自動的に学習モデルを生成できる。

　なお、自動判定モデル作成機能は、2022年3月から提供予定だ。

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