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CASE STUDIES

ディープラーニングによる良品不良品の画像判別~材料系メーカー~

不定形の原因によって発生した不良品を検査工程で判別。

【生産品】
レンズ、ガラス、フィルム等の素材
【現状】
画像照合による検査機検査+人間による目視検査
【課題】
・完成品の全数検査を実施。画像検査と目視検査の2回の検査を実施して品質管理を行っている。
・生産品にキズなどがあった場合、不良品として選別するが、生産工程で特定の場所に傷がつくとは限らず、一次検査(画像検査)で合格した生産品も最終的に品質管理メンバー(複数)による目視検査を経て出荷される。
・生産量が多く、画像検査装置は高額で複数台の導が難しいことと、検査要員の増員が難しいことが原因で、検査工程で完成品が滞留してしまうことがあった。
【目的】
画像検査工程に入る前段階でディープラーニングによる良・不良判定を行うことで画像検査装置の増設、検査要員の増員をせずとも、検査効率が向上するかどうかの検証実験を行った。

※上記は複数のお客様で弊社が実施したPoCを元に工程のあらましをまとめてご紹介したものです。

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