画像検査AIの小規模PoC｜外観検査の協力者を募集

画像検査AIを試したいものの、良品と不良品の画像を大量に集められず困っている現場は多いと思います。今回は、一種類の傷に対象を絞り、人の検査を助けられるか確かめる小規模なPoCを提案します。

現場で起きたこと

最初から自動判定で人を置き換えるのではなく、見逃しやすい場所を画面で知らせる補助機能を目標にします。照明、部品の向き、カメラ位置を固定し、同じ品を人とAIが見た結果を比べます。誤判定の画像こそ改善材料として残します。

共有したい工夫

1. 不良の定義を写真付きでそろえる
2. 学習用と評価用の画像を分ける
3. 精度だけでなく撮影と確認にかかる時間を測る

期間は二か月、設備を大きく改造しない範囲で行います。外観検査、照明設計、品質保証、データ分析の経験者を募集します。画像の持ち出し範囲と成果の扱いは開始前に合意します。

コメントで伺いたいこと

1. 似たPoCで照明条件をどう固定しましたか
2. 見逃しと過検出のどちらを優先しましたか

生産技術・設備の経験から、設備だけを変えるのではなく、作業する人、材料の流れ、保全方法まで含めて無理なく続くかを確認しています。

安全と秘密保持を優先し、公開できる範囲の事例として紹介しています。実際の適用時は各社の基準を確認してください。

※この投稿はデモンストレーション用のサンプルです。