「4項目のAI検査」で高密度基板の目視検査時間を約8割削減 OKIの新検査技術とは：製造現場向けAI技術

OKIはPCBへの部品実装後に実施するAOIで発生したはんだ不良の誤検出を減らし、AOI後の目視検査時間を約8割削減可能な「目視判定AI技術」を開発したと発表した。同技術は2026年7月1日に顧客向け「まるごとEMS」の生産ラインへ導入する。

[坪田澪樹，MONOist]

　OKIは2026年6月29日、PCB（プリント基板）への部品実装後に実施するAOI（自動光学検査）で発生したはんだ不良の誤検出を減らし、AOI後の目視検査時間を約8割削減可能なAI（人工知能）検査技術「目視判定AI技術」を開発したと発表した。同技術は同年7月1日に顧客向け「まるごとEMS」の生産ラインへ導入する。

OKIのPCB実装ライン［クリックして拡大］ 出所：OKI

　目視判定AI技術は、AOI装置の検査判定プログラムに、OKIが培ってきた知見を基に構築した、大型高密度PCBに対応するアルゴリズム（実装基板専用AI）を搭載している。はんだが端子や基板の電極面に広がっており、良好な接合が形成されているかを確認する「はんだ濡れ」、部品ずれを検知する「位置ずれ」、部品実装有無を検知する「欠品」、部品が浮くことなく接合されていることを確認する「浮き」の4つの視点でAIが検査をすることで、短時間で高精度な測定を可能にした。

「目視判定AI技術」の特長［クリックして拡大］ 出所：OKI

　部品固有の特徴も考慮し、機能に影響しない製造番号／ロット番号の違いや印刷のかすれなどは良品として判断するプログラムを組み込んでいる。また、少量の良品データから機械学習を行う「良品のみ学習」を採用することで、数万種類の部材と数千種類の機器を扱う変種変量生産に最適化させた。

　OKI 執行役員 EMS事業部長の前野蔵人氏は「今回の新技術は技術本部とEMS事業部が密に連携して取り組んできた内容である。さまざまなデータを集めてAIモデルのトレーニングを続け、現場で活用できるレベルに仕上げることができた」と語る。

新技術はAOI検査機が良品を不良として判断する「虚報」を解決

　OKIでは、はんだ付け後のAOI検査において、AOI検査機が良品であるにもかかわらず不良品と判断してしまう「虚報」が問題となっていた。これは、不良品を外部へ流出させないために、AOI検査機の閾値を厳しく設定しているためだ。

　同社では1日当たり約3000万ポイントの検査を実施しており、この内2998万ポイントは自動的に良品と判定されている。しかし、残りの部分には、虚報によって不良品判定を受けた“疑わしい良品”と本当に不良が存在する“不良品”が混在している。

　これらの良品判定を受けていない製品は、6人の作業者が目視で最終確認を実施しており、多大な工数がかかっていた。この問題を解決するために、AOI検査後の目視判定工数を大幅に削減可能な目視判定AI技術を独自に開発した。

　OKI EMS事業部 生産技術部 部長の高斎一貴氏は「不良品は1日150ポイントしか出ないため、画像学習用に意図的な不良品を作ることが難しい。そのため、良品学習のみに絞り、AIの判定精度を上げるために4つの視点を持つ専用のAIを開発した」と語る。

基板外観検査の詳細［クリックして拡大］ 出所：OKI

　AIサーバに実装するような大型の高密度基板では約5000ポイントに及ぶ部品を搭載する必要があるため、部品を基板に取り付けるはんだ付けの技術とその後の検査工程には高い精度と効率性が求められる。「大型高密度基板について、大きいものだとサイズが610×600mmで重量が10kgに及んでいる。サイズが0.4×0.2mmといった目に見えないぐらいの部品を数多く実装しなければならず、はんだ付けの技術と高精度なAOI検査技術の両方を自社で保有することが、大型高密度基板を製造する上で大きな強みとなる」（高斎氏）。

　今後OKIは、目視判定AI技術を他の検査用途へ展開し、AI技術を活用した新たなシステムの開発を推進する。

大型高密度基板の詳細［クリックして拡大］ 出所：OKI

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