解説
AI外観検査とは、AIがカメラ画像から製品のキズや汚れを自動判別する技術です。熟練工の「目」を再現し、従来の機械では難しかった複雑な不良も見逃しません。近年は高価な設備なしで、タブレット等で手軽に導入できるサービスも普及しており、製造現場の省人化や品質安定化を実現する手段として注目されています。
さらに詳しく解説
AI外観検査とは
AI外観検査（AI Visual Inspection）は、AIの画像認識技術を用いて製品の外観を自動検査し、不良品を検出するシステムです。製造業の品質管理で広く活用されています。
仕組み
画像取得
カメラで製品の外観画像を撮影します。照明条件やカメラ角度の設定が検出精度に大きく影響します。
AI判定
ディープラーニングモデルが画像から傷・汚れ・変形・色ムラなどの異常を検出します。
学習アプローチ
不良品学習型
不良品のサンプルを学習し、その特徴に基づいて異常を検出します。不良パターンが明確な場合に有効です。
[良品学習型](/glossary/good-product-learning)
良品のみを学習し、学習パターンから外れるものを異常として検出します。不良パターンが多岐にわたる場合に有効です。
メリット
- 人間の目視検査より高速で安定した判定
- 24時間稼働が可能
- 検査基準のばらつきがない
- 微細な異常の検出
導入時の考慮点
- 十分な学習データ（良品・不良品の画像）の準備
- 適切な照明・カメラ環境の構築
- 検出精度と処理速度のバランス
- 人間の最終確認プロセスの設計
この用語が登場した記事(2件)
【製造業DX】数百万円の投資は不要！タブレット1台で始める「AI外観検査」導入ガイド
「検品の属人化」や「人手不足」に悩む町工場の経営者へ。高額な専用機や専門知識なしで導入できる、タブレット完結型のAI外観検査（gLupe）について解説します。初期投資を10分の1に抑え、良品画像1枚から始められる実践的なDX手法をご紹介します。
【物流2026年問題】投資回収1.1年！補助金で導入する搬送ロボット「Neibo」活用術
2026年から義務化される「荷待ち・荷役2時間以内」ルール。人手不足の中小倉庫が生き残る鍵は、補助金を活用したAMR（自律走行搬送ロボット）導入にあります。既存の台車をそのまま使える「Neibo」を例に、実質負担を半減させ、約1年で投資回収する具体的な戦略を解説します。