コズムが三桜工業の自動車エンジンパイプ向けAI外観検査システムを開発、品質管理の効率化と標準化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

株式会社コズムは三桜工業株式会社の自動車エンジンパイプにおける外観検査にAIを活用したPoCを2024年12月25日に実施した。従来の熟練作業員による目視検査に代わり、AIによる傷検知システムを導入することで、検査基準のばらつきを解消し高精度な品質管理を実現している。^[1]

AIによる傷の検出アルゴリズムでは、良品のみを学習させたモデルに加え不良品の傷を学習させたモデルを統合したハイブリッドモデルを採用することで、傷のパターン認識能力が大幅に向上した。製造ラインのスピードに対応した効率的な検査プロセスが確立されている。

外観検査システムではエリアスキャンカメラに代わり、円柱状の物体に対して照明環境の影響を受けにくいラインスキャンカメラを導入することで、より精密な検査が可能になった。実際の導入環境を想定した簡易的な検査機構も自社開発し実践的な成果を上げている。

ハイブリッドモデルとは、良品と不良品の両方のデータをAIに学習させることで、より高精度な検査を実現する手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

従来のAI検査システムでは良品データのみを学習させることが一般的であったが、不良品データも含めたハイブリッドモデルの採用により、より広範な傷検知が可能となった。三桜工業の自動車エンジンパイプ検査においても、このモデルの採用により検査精度が大幅に向上している。

AI外観検査システムの導入により、人的要因による検査精度のばらつきが解消され、製造ラインの品質管理が大幅に向上することが期待できる。特にハイブリッドモデルの採用は、従来の目視検査では見落としがちだった微細な傷も確実に検出できるようになり、製品品質の向上に大きく貢献するだろう。

今後の課題として、製造ラインの速度に対応した処理速度の最適化や、様々な製品形状への対応が挙げられる。特に処理速度については、品質と効率のバランスを取りながら、リアルタイムでの検査を実現する必要がある。実際の製造現場での運用データを蓄積し、AIモデルの精度をさらに向上させることが重要だろう。

長期的な展望として、この技術を他の製造分野にも展開することで、製造業全体のDX推進に貢献することが期待される。特に自動車部品製造における品質管理の標準化は、産業界全体の競争力向上につながるものと考えられる。AIと従来の製造技術を融合させた新しい品質管理の形が確立されつつある。

^ PR TIMES. 「COSM、三桜工業の自動車エンジンパイプにおける外観検査にAIを活用したPoCを実施。高精度での傷検知を実現 | 株式会社コズムのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000114286.html, (参照 24-12-26).

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