食品工場自動化における外観検査AIの有用性を徹底解説!食品業界における従来の検査装置との違いとは

製造業における品質管理において、外観検査は重要な一環であり、食品産業においては異物混入の問題の発生を防止するために欠かせません。しかし、従来の画像処理装置では個体差があるものや曖昧な検査に対してルールを定義しきれず、誤検出や過検出が多くなってしまう課題がありました。そこで、人の感覚に近い基準で判別ができる外観検査AIが注目されています。本記事では、食品産業における外観検査の重要性、従来の画像処理装置とAIの違いについて解説します。

 

1.食品製造業における外観検査の重要性
製品の品質は顧客満足度に直結し、企業の信頼性にも影響します。そのため、製造業においては外観検査が重要な品質管理の一環として行われます。
食品製造業の場合、外観検査によって、傷や色の異常がある場合には不良品と判断され、消費者に届く前に排除されます。また、製品の外観に問題がある状態で消費者に届けられると、信頼度が低下し、企業の評判にも影響することがあります。
さらに、食品業界では、外観検査によって、異物混入の問題も検出されます。例えば、異物が混入した食品が市場に出回ると、消費者の健康に悪影響を及ぼす可能性があるため、非常に重要な品質管理の一環となっています。

 

2.外観検査における従来の画像処理装置とAIの違い
従来の画像処理装置とAIの違いは画像を判別する脳みそにあります

・従来の画像処理装置
従来の画像処理装置では、検査対象の外観をRGBやピクセル数などの数値データから、ルールを定義することが一般的でした。寸法検査等のルールが明確に決まった検査には有効ですが、個体差のあるものや曖昧な検査に対してルールを定義しきれず、人の目に頼らざるを得ない問題がありました。そのため、誤検出や過検出が多くなり、精度が低下してしまうという課題がありました。

※誤検出とは、正常な製品を不良品と判断してしまうことで、過検出とは、不良品と判断すべき製品を正常品と誤って判断してしまうことです。製造業における検査において、問題となるエラーの一つです。

・外観検査AI
AIでは、ルールを定義する訳ではなく、画像データから自動的に特徴を抽出し、学習することができます。特徴をもとに判断するので、より人間に近い感覚で判別が可能となります。これにより、検査対象に個体差がある場合や曖昧な判定が必要な場合でも、高い精度で検査を行うことができます。

 

3.外観検査AI導入のメリット

外観検査AIの導入により、以下のようなメリットが期待されます。

・高精度:従来の画像処理装置に比べ、より人間に近い感覚で判別ができるため、食品製造においては精度の向上が見込まれます。

・省人化:従来は検査員が目視で検査を行っていたため、人件費がかかっていましたが、AIによって自動検査が可能となり、人件費の削減が期待できます。

・高速処理:従来の画像処理装置よりも高速な処理が可能となり、大量の製品に対しても迅速かつ正確な検査が可能です。

 

 

4.フツパーの外観検査AI

上述したとおり、食品製造において、製品の品質管理は重要な課題です。多くの場面では従来の画像処理装置では誤検出/過検出製品が多く人の目に頼らざるを得ないことから、不良品を発見するための検査員を配置することによる人件費がかかっています。従来の画像処理装置でのこうした課題を解決し外観検査の自動化を実現するために、弊社では外観検査AIサービス「メキキバイト」を提供しています。
フツパーが提供する外観検査AIサービス「メキキバイト」は、従来の画像処理装置とAIを組み合わせた仕様の開発も可能であり、食品工場の自動化を実現します。また、本来定性的な評価しか難しかった外観検査の定量化を高精度AIによって実現します。外観の傾向を数値による見える化が可能となり、製品の品質のトレンドを把握することができ、品質カイゼン活動にも役立てることができます。

 

「メキキバイト」は、製造業における品質管理の向上、自動化、省人化、コスト削減に貢献するサービスです。弊社の独自技術により、はやい・やすい・超巧いAIを実現し、ものづくりの更なる進歩に貢献しています。

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