製品概要

コニカミノルタの「FORXAI Imaging AI – Visual Inspection（Visual Inspection Series）」は、AIとルールベースのハイブリッド技術で外観検査の自動化と高精度化を実現するソリューションです。
ディープラーニングによる検査アルゴリズム自動生成とルールベース手法の組合せにより、多種多様な欠陥を安定検出しつつ設定の手間を大幅に削減します。
目視検査による検査員ごとのばらつきを抑え、検査員不足の解消にも貢献します。
また、少ないパラメータ入力で高速にAIモデルを構築できるため、新製品や条件変更にも迅速に対応可能です。
学習用エンジンはDLL形式で提供され既存システムへの組込みも容易で、高解像度カメラ対応により微小欠陥まで検出できます。
コニカミノルタが長年培った画像処理ノウハウを凝縮したAI技術で、品質検査の自動化と安定稼働を支援します。

解決する課題

  • 検査員の熟練度によるバラつきを抑制し常に安定した検査品質を維持。
  • 深刻化する検査員不足の課題を、自動化により解決。
  • 人の目では検知困難な欠陥もAIが網羅的に検出し、不良流出を防止。
  • 多種多様な欠陥種・形状に対応可能で、検査網羅性を向上。
  • 良品データのみでも学習可能な異常検知技術で、不良サンプル不足時の対応力を発揮。

主要特徴

  • AIによるディープラーニング判定とルールベース検査を組み合わせ、幅広い欠陥に高い検出率を発揮。
  • 外観検査AIエンジンをDLLで提供し、既存の検査装置やソフトへの組込みが可能。
  • 高分解能カメラに対応しており、微細なキズやムラなどの欠陥も見逃さず検出。
  • コニカミノルタ社内での実践知見を反映した高精度なAIアルゴリズムを搭載。
  • パラメータ設定が最小限で済み、短期間でAIモデルを構築・調整できる手軽さ。

技術仕様

対応材質
金属 樹脂 フィルム ガラス 繊維 電子部品
対応形状
平板（シート・板状） 円筒（棒・パイプ状） 複雑形状（異形）
検出対象欠陥
キズ 異物 バリ 変色 欠け
ライン対応 インライン

測定条件補足

Windows PC上で動作するAIエンジン（要 NVIDIA GPU搭載）

導入プロセス

1

現状分析・ソリューション検討

現行の検査工程や課題点を分析し、AI外観検査を適用する領域と目標精度を検討します。

7日
2

実証実験（PoC）

実際の製品画像を用いてAI判定エンジンの試行導入を行い、検出精度や運用面を評価します。

14日
3

エンジン設定・開発

富士通COLMINA AIエンジンを活用し、対象製品に最適化した検査モデルの開発・チューニングを行います。

30日
4

システム導入・試運転

外観検査ラインにAIシステムを統合し、本番環境で試運転して性能確認と最終調整を実施します。

14日
5

本番稼働・定着支援

AI外観検査システムの本格稼働を開始し、操作手順の教育やマニュアル整備を行います。継続的なサポートで安定運用を支援します。

7日

導入事例

自動車（塗装検査）

導入効果：

自動車塗装ラインにAI外観検査を導入し、塗装面の微細な欠陥種を自動判別。熟練検査員に頼らず欠陥検出精度が向上し、品質検査の信頼性を確保。 詳細を見る

推奨シナリオ

多品種少量生産品 高速生産ライン 検査員不足・人件費高騰

よくある質問

既存の検査装置に後付け導入できますか？

はい。AI学習エンジンをDLLとして提供しており、お使いの検査ソフトウェアや装置に組み込んでAI機能を追加できます。既存システムを活かしつつ精度向上が可能です。

不良サンプルがほとんどなくても学習できますか？

はい。良品画像のみで学習する異常検知手法に対応しており、不良データが少なくても欠陥の検出が可能です。また必要に応じ少数の不良画像からも効率良く学習できます。

どの程度多様な欠陥に対応できますか？

キズ・汚れから塗装ムラまで、非常に多岐にわたる欠陥の有無・位置・種類を検査できます。高解像度カメラ対応で微小欠陥も検出可能なため、難易度の高い検査も安心です。