画像検査装置

画像検査装置とは、カメラ・照明・画像処理技術を組み合わせ、製品の外観や寸法、欠陥の有無を自動で判定する検査装置です。人による目視検査に比べて、検査のばらつきを抑えながら高速かつ定量的な判定が可能であり、製造業の品質保証・省人化・トレーサビリティ強化において重要な役割を担っています。

画像検査装置の主な検査内容

画像検査装置は、対象物を撮影した画像を解析することで、多様な検査項目に対応できます。

安定した検査性能を実現するためには、各構成要素の最適な組み合わせが重要です。

検査目的や生産形態に応じて、以下のような方式が選択されます。

画像検査装置を導入することで、品質と生産性の両立が可能になります。

一方で、画像検査装置には導入前に検討すべきポイントもあります。

金属加工業では、バリや微細なキズの目視検査を画像検査装置に置き換えた結果、不良流出率が月平均1.2％から0.2％に低減しました。熟練作業者でなければ見逃しやすい欠陥も安定して検出でき、品質クレームの削減と検査工数削減を同時に実現しています。

装置選定では、以下の観点を整理することが重要です。

近年はディープラーニングを活用したAI画像検査装置が普及しつつあります。人の感覚に近い判断が可能となり、従来のルールベースでは難しかった曖昧な欠陥やばらつきにも対応できるようになっています。多品種少量生産や頻繁な仕様変更が求められる製造現場において、今後さらに導入が進むと考えられます。

多くの工程で置き換えは可能ですが、すべてを完全に代替できるとは限りません。最終確認や異常対応では人の判断が必要な場合もあり、併用運用が一般的です。

従来型はルール設定が必要ですが、AI画像検査は学習データから特徴を抽出します。そのため、微妙な欠陥やばらつきへの対応力が高い点が特長です。

検査内容やシステム規模によりますが、簡易な外観検査であれば数週間、本格的なAI検査では数か月かかるケースもあります。

簡易システムであれば数十万円規模から、専用設計やAI検査では数百万円以上になることもあります。目的と費用対効果を明確にすることが重要です。

条件切替や学習データ管理を行うことで対応可能です。品種数が多い場合は、運用面を含めた設計が重要になります。