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Hitachi

株式会社 日立ソリューションズ・クリエイト

自動車部品の良品検査にAIを活用!

お客さまの課題

自動車部品の断面写真を検査装置で良品判定しているが、検査装置の判定精度が低いため全数目視チェックを実施している。

  • 検査装置の精度を改善し、検査業務を自動化したい
  • 検査員を人員再配置することで、検査コストの低減と付加価値UPを図りたい

当社の提案

既存の検査装置はそのまま残したうえ、検査装置が撮影した断面写真をAIで検証、その結果を製造ラインに戻すことで 『精度改善』 と 『検査業務の自動化』 を提案し、採用いただきました。

〜導入までの流れ〜

@
プレ検証で 『AI適用可能』 と判断し、実証実験フェーズでお客さまに 5,069枚の画像をご用意いただきました。
良品画像不良品画像学習用画像計
1,279枚3,790枚5,069枚
A
当社検証環境でAIモデルのチューニングを行い、お客さまによる画像ラベル(良品/不良品の設定)の見直しと再学習を繰り返すことで、精度の高いAIモデルを作成しました。

B
実証実験で作成したAIモデルがお客さまの製造工程で動作できるよう、既存の検査装置と製造ラインとの連携部分をシステム開発し、試験運用を実施しました。試験結果は以下の通りとなります。
画像数AIモデルの検証結果適合率
良品不良品
試験画像良品1,590枚1,550枚40枚97.5%
不良品4,502枚2枚4,500枚99.9%
合計6,092枚1,552枚4,540枚
適合率99.9%99.1%
AIモデルは良品と判断したが、実際は不良品だった部品画像が2枚ありましたが、画像からは判断ができない不良であったため、お客さまから問題無し との判断をいただきました。
C
無事本番稼働を迎え、検査業務の効率向上を実現しました。

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