経験豊富な運転員の判定技術を活用したAI画像解析システムを開発：FAニュース

昭和電工は、BLUE TAGと共同開発した、AIを用いた球状アルミナの画像解析システムを発表した。経験豊富な運転員の判定技術を可視化して数値化し、生産工程へフィードバックする。

[MONOist]

　昭和電工は2020年2月12日、BLUE TAGと共同開発した、AI（人工知能）を用いた球状アルミナの画像解析システムを発表した。同年4月より生産ラインでの活用を開始する。

　球状アルミナは、直径数μm〜70μmの粒子で、電子部品の放熱シートなどの充填材、ブラスト材として使用されている。その生産工程では、球状不良の有無を運転員が光学顕微鏡画像を用いて目視で判定している。

　今回開発した画像解析システムは、経験豊富な運転員の判定技術を可視化して数値化し、生産工程へフィードバックするものだ。熟練運転員の判断から教師データを作成する際は、BLUE TAGのミクロ画像処理技術を応用した。同システムの導入試験を実施したところ、熟練運転員と同等レベルの判定が約20秒でできており、十分な判定能力を持つことが確認できた。

画像解析システムによる解析画面 出典：昭和電工

　再学習のためのデータ構築機能も備えるため、生産ラインでの運用とともに判定精度がさらに高まる。同システムの活用により、同社は球状アルミナの品質、生産性をさらに向上していく。

　球状アルミナの生産は、球状不良に該当する形状の種類が多く、運転員の経験を基に粒子状態を判定していた。そのため、従来の画像解析ソフトでは、運転員の判定技術を可視化して品質安定化に生かすことは困難だった。