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外観検査AI・IOT化への取り組み③

いよいよ外観検査機のAI・IOT化について、ワイズ・リーディング様が手掛けられるソフトウェアの不良判定学習が完成目前となりました。
そこで先日、実際に生産ライン上で稼働させる為に、現場社員への説明会をワイズリーディング様より実施していただきました。

実はこれまでAI学習は、モデル学習は撮影データをワイズ・リーディング様が持ち帰り、自前のサーバーにて行われていました。
そしてその学習データを入れたノートパソコンを持参され、エッジコンピューターと外観検査装置に繋ぎ、実際の判定テスト・ハードとの微調整を行って頂いていました。
下のフロー図のように撮影データとノートPCに蓄積しています不良学習データベースを2台のエッジコンピューターにて判定していきます。
約2か月間毎日のように来社して、AI構築していただいたワイズ・リーディングの皆様には本当に感謝しかありません。

針送りを安定させるハード面の改善は必要ですが、ほぼ完成間近と考えております。

また、今後はAI判別してロスになる製品と流動する製品の識別適合性評価、再学習の事を考えると良・不良画像と実物の照合が必要になっていきます。
①良品だが不良としてロスとなった製品
②不良品だが良品として流動した製品

①に関してはロスとなった製品とAI撮影した不良写真データの照合でよく、難しくないと考えます。
ただ、②で1ロット1万本程ある製品の中に良品として流れた不良品をその数倍の良品写真データから照合させることは現実的に難しいと考えます。
1ロットでは2~3時間AI判定に要しますので、撮影時間ごとに区分けして後に流動させる事で照合できやすくなると思います。
今後も突発的な課題が発生するかもしれませんが、尊敬・信頼できるワイズ・リーディング様との取り組みは、様々な意味で勉強になり、ありがたいと思っています。