近年、製造業や農業等様々な産業の現場で外観検査のAI導入が進んできています。一方、AI導入においては「必要な学習データを十分に確保できるのか？」「現場の環境が変わることで、精度が低下するのではないか？」「実用に耐えうる処理スピードやコストを実現できるのか？」といった様々な落とし穴が存在します。 本記事では、外観検査AIが直面する典型的な課題と、その現実的な解決策を専門的に解説します。

製造業において、「長さ」の検査は最も基本かつ重要な品質管理要素です。 通常、製品・部品の長さの検査には、(手動測定を除けば)ストラクチャードライト、レーザ距離センサ等が使われますが、製品の種類によっては表面光沢への対応が必要となったり、検査スペースやオペレーションの都合から非搬送での検査が求められることもあり、そのようなケースでは従来手法がうまく機能しないことがあります。 本記事では、ストラクチャードライト、レーザ距離センサとは異なる新しい方法として、複数のカメラを使った３次元計測技術によって、長さの検査を行う方法について紹介させていただきます。

日本全国に存在する約73万橋の多くが老朽化し、橋梁点検の効率化と精度向上は喫緊の課題となっています。従来の近接目視や打音検査は人手不足・高コスト・安全リスクといった問題を抱えており、持続可能な維持管理が難しい状況です。そこで注目されるのが AIカメラを活用したひび割れ検出技術 です。高解像度画像とディープラーニングを組み合わせることで、0.1mmクラスの微細な劣化も客観的に検出可能となり、点検の効率性と信頼性を飛躍的に高めます。本記事では、従来手法の限界とAIカメラ導入のメリット、運用時の留意点を整理し、インフラDXによる橋梁維持管理の新しい姿を解説します。

農業現場では、収穫物の出荷前検査を「従来型選別機＋人手確認」で行うのが一般的です。しかし、人手不足や作業ばらつき、コスト増加といった課題は年々深刻化しています。こうした状況を打開するのが、AIによる画像認識と高速画像処理を活用した収穫物の良品・不良品判別技術 です。トマトやリンゴの微細な傷、米や豆類の欠けや異物混入など、従来では人間の目に頼らざるを得なかった領域も自動化可能となりました。本記事では、農産物の外観検査における最新技術や導入事例を解説し、国内市場における検査自動化の現実的なアプローチを紹介します。

外観検査は製造業の品質保証に欠かせない工程ですが、人手依存や処理速度の制約が大きな課題でした。 本記事では業界別の一般事例と研究成果を整理し、AI画像認識や高速画像処理技術が生産現場にもたらす価値を解説します。