画像検査に活用可能な小規模AIモデルの開発

金属部品の外観検査装置を開発しているが、2次元カメラ画像では金属表面の傷などを完全に検出できないため、3次元レーザーカメラを採用して傷の位置を検知し、その位置を撮像したカメラ画像で合否判定を行おうとしている。実用化に向けては処理速度の向上や制御ソフトの拡張性確保、機械学習や深層学習（AI）の導入などが必要で、専門家の見識を取り入れたい。

画像処理技術及びAI技術の両分野からの技術的な支援を行い、画像検査に活用可能な小規模AIモデルを作成することを目標に、① 処理速度の向上、② AI試作モデルの作成、に取り組み、極小傷の検出を目的とした大規模AIモデルの試作と検証を行った。AIモデルによる認識時の構造を調整することで、見逃し０、過剰検出０となるモデルを構築後、③知識蒸留という技術を用いてAIモデルの小規模化を行い、認識性能を劣化させることなく、より小規模リソース下でも動作可能な小規模AIモデルを構築し、自動検出時間を半減する目標を達成した。

自社検査工程の経費削減
独自開発による汎用性の高いAI搭載自動外観検査装置の製品化、FA設備との複合提案、販売

画像処理、3次元レーザーカメラ