現場に寄り添う
AI外観検査ソリューション

パナソニックの知見により、検査品質の向上と効率化を実現！
手厚いサポートにより、現場へ素早く・手軽に導入！

だから選ばれる！
パナソニックのAI外観検査ソリューション 3つの特長

1. AIが不慣れな初めての方でも簡単なAIモデル作成ソフトウェア！
Windows PCで動作する自社開発のソフトウェアを提供、当社SEがAIモデルの作成方法をご支援

2. 現場に簡単・素早く導入できる検査用の標準ソフトウェアを準備！
標準ソフトウェアのご利用に加え、さらにご要望に応じた追加カスタマイズで開発も可能

3. お客様が組み込み開発するための専用ライブラリーもラインアップ！
組み込み用ライブラリー（SDK）を使って、お客様が開発する商品やシステムへのAI適用が可能

さまざまな事例をご用意しています。
まずは、お気軽にご相談ください。

パナソニックソリューションテクノロジー株式会社
お問い合わせ受付窓口
電話番号： 0570-087870
受付時間： 9時00分～17時30分（土・日・祝・当社指定休業日を除く）

パナソニックのAI外観検査ソリューション「WisSight」は、株式会社日本能率協会コンサルティングが制定した「IoT７つ道具」に認定されました。

「AI外観検査ソリューション」とは？

現場での検査に使用するAI学習モデル（脳）を、ディープラーニングやプログラムの専門知識がない方でも、直感的な操作で作成し、そして、現場で活用できるまでの一連の設計・構築を行うサービスです。

新機能

1. 疑似不良画像を生成「不良の特徴」を取り出し、不良品画像が生成できます。
2. AI認識精度の改善支援 AIの学習に必要な繰り返し作業が効率よく行えます。
3. NVIDIAの新規アーキテクチャに対応 Cuda11 / Ampere世代のGPUがご利用いただけます。
4. キーエンス VJシリーズとの連携カメラ撮影の制御、画像の高速取り込みが行えます。

新機能１：疑似不良画像を生成

「不良の特徴」を取り出し、不良品画像が生成できます！

AIによる外観検査は、現場ごとにカスタマイズした「高性能なセンサー」を使用するようなもので、検知させたい「不良」は画像を使ってAIに学習させる必要があります。この学習を行うには多くの画像が必要であり、例えば、十分に認識精度を高めるためには、製品・品番ごとに不良サンプルを準備する必要もありました。

本機能は、既存の画像から「不良」なパーツを取り出して再利用することで、「画像が無いから学習ができない」という現場の課題を解決するための新機能です。

新機能２： AI認識精度の改善支援

AIの学習に必要な繰り返し作業が効率よく行えます！

AIの脳を作成するには、何度もの「繰り返し作業」が発生します。最初の脳を作成するまでに、パラメーターの変更を試行錯誤する繰り返しもあれば、脳を作成して評価を行う際に発生した未検知や誤検知を対処するための繰り返しもあります。

本機能は、この繰り返す必要のある「学習作業」を効率よく行うための支援機能です。具体的には「作成した脳の品質確認」を行う機能として、認識結果の一覧表示（正解と認識結果の数値表示）や信頼度ヒストグラム（検知と非検知の分離状態確認）、さらに、期待通りに検知できなかった画像を学習するための「再学習用の画像取り出し」など、現場の課題を機能にまとめました。

目視による外観検査をAIで自動化！
“検査精度の向上” と “作業負荷軽減” を実現！

外観検査工程に、このようなお困りごとはありませんか？

その課題の解決に「WisSight」が貢献します！
システム化を諦めていた対象物はありませんか？

AI外観検査ソリューション「WisSight」は、AIによる画像認識技術を活用することで従来の画像検査機や目視では識別困難だった検査の実施や検査品質のさらなる向上を実現するトータルソリューションです。

現場のこんな課題解決にお応えできます

製品の外観検査（製品不良）

打痕、キズ、汚れ、バリ、鋳巣、欠けなど不良検出
色や模様、製品の湾曲や凹凸箇所にも対応

不良種類の分類（製品不良）

画像検査装置の過検知救済（OK品の特定）
不良種類の詳細分類
製品ランクの選別（A、B、C…）

装置の稼働状態（装置監視）

装置監視用ゲージによる異常検知
装置の動作継続を、視覚情報で確認

現場の運用状態（現場監視）

入出庫棚の使用率など感覚的な状態の判別
現場の作業開始、危険行為の検知

応用1：時間経過の可視化

感覚的な状態を、時系列のデジタルデータ化
デジタルデータ可視化による新たな気づき喚起

応用2：動画からの情報抽出

動画の自動インデックス付け（頭出し再生用）
動画を情報源とした発生回数カウントなど

「WisSight」での検知方法～複数の検知方法から最適な手段を選択～

1．物体分類

機能

画像を分類します

特徴

画像内の広範囲に特徴が現れているケースで使用
特徴箇所の指定作業（ラベル付け）が不要

2．物体検出

機能

対象物を見つけます

特徴

画像の一部に発生する対象を検知する
小さな対象も検知できるが、長細いモノは不得意

3．セグメンテーション

機能

対象物を見つけて色分けします

特徴

画像の一部に発生する不定形の対象を検知する
対象の輪郭で検知できるが、処理に時間を要する不良の面積計算も可能

4．異常検知（正常のみ学習）

機能

通常とちがう箇所を見つけます

特徴

正常品の画像のみ与え、「正常の特徴」を学習する
不良品の発生が少ないケースでは有効
正常がばらつくケースには適用が難しい

【動画】物体検出を使用したねじの評価結果

システム構成イメージ

（1）「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」で作成したAIモデルを、AI検査用PCにインポート
（2）既存の検査機や新設の検査用カメラから、AI検査用PCに画像を送信
（3）「AI検査用標準ソフトウェア」でAI検査を実施して良品／不良品を判定
（4） AI検査の判定結果をPLCに送信して、PLCから各種設備に制御信号を送信

※ AI検査用PCを、現場製造ラインの検査機や設備、PLCと連係させながら導入します。
※ PLCとは、Programmable Logic Controllerの略で、設備の制御装置のことです。

AI外観検査の利点

AI外観検査は、現場への導入スピードが重要！

さまざまな事例をご用意しています。
まずは、お気軽にご相談ください。

パナソニックソリューションテクノロジー株式会社
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受付時間： 9時00分～17時30分（土・日・祝・当社指定休業日を除く）

主な機能

操作性を重視した自社開発の「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」

外観検査に用いる「AI画像認識モデル作成ソフトウェア」はWindowsで動作するため、専門的な教育は必要無く、現場の担当者でもGUIで簡単に操作できます。また、自社開発しているため、ソフトウェアの特性を熟知したSEによるご提案が可能です。
導入後も日本国内の開発チームと連携し、質の高いサポートをご提供します。

ソフトウェアの機能構成

【動画】ラベル作成ツールの操作方法

【動画】学習設定ツールの操作方法

【動画】学習評価ツールの操作方法

セグメンテーションに対応したラベル作成

さまざまな形状の検出対象をピクセル単位で高精度に検出できるため、従来の物体検出では難しかった「細かい傷」や「対象物の面積」なども検出可能です。また、多彩な塗りつぶしツールを用途に合わせて活用することで、ラベル作成時間を大幅に短縮できます。

ご利用シーン

橋梁インフラ点検（クラックの長さ・形状など） — 橋梁インフラ点検
（クラックの長さ・形状など）

細胞の成長・劣化度（面積・形状など） — 細胞の成長・劣化度
（面積・形状など）

従来の画像検査機では難しかった
不定形の不良にも対応可能！

良品データの学習のみで異常検知（良品学習）

正常画像（良品データ）だけでAI学習モデル（脳）を生成できるため、不良品が滅多に発生しない製造現場において不良画像のデータ取得が困難な場合でも対応が可能です。推論では「検査画像」と生成された「正常画像」を比較判定し、異なる箇所を検出します。
また、不良の度合いを数値化して「OK」「グレー」「NG」のステートも判定できます。

1台の検査用エッジPCで、複数の検査項目に対応

1台の検査用エッジPCで複数の検査項目（傷、クラック、バリ等）の検出に対応可能です。
検査項目ごとに異なる検査用エッジPCを用意する必要が無く、コストの抑制を図ることができます。

検証・構築・導入までワンストップ対応

AI外観検査を導入するには、検証から現場展開まで多くの解決すべき課題が発生します。
当社は、これまで長年培ってきたICT基盤構築とAI技術を融合させ、製造現場を経験した担当者がご支援することで、実際に稼働するシステムを作るところもしっかりとフォローします。AI構築に留まらず、現場展開までのゴールを見据えたワンストップ対応が可能です。

さまざまな事例をご用意しています。
まずは、お気軽にご相談ください。

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活用事例

金属箔の表面外観検査

従来、人による目視検査を実施していた工程にAI外観検査を導入。
AI構築のみに留まらず、既存ラインの設備（生産装置、検査装置）やPLCと連動するAI検査システムとして稼働させました。

導入効果【1】

「検査要員」の人件費を大幅削減！

最終判定を人からAI判定に変更した結果、検査要員を減らすことができ、人件費も大幅に削減しました。

※ 工場により人件費の構成比率は異なります。また、検査要員の確保と教育に多くの労力・コストが発生します。

導入効果【2】

検査員による目視検査と比較して、
検査精度が均一化・向上します。

検査員の熟練度や疲労度などによるヒト特有の検査精度のバラツキを、AI判定により均一化します。
深層学習技術の活用により、既存のマシンビジョン検査装置で発生する「過検出」や「誤検出」の割合を低減します。

さまざまな事例をご用意しています。
まずは、お気軽にご相談ください。

パナソニックソリューションテクノロジー株式会社
お問い合わせ受付窓口
電話番号： 0570-087870
受付時間： 9時00分～17時30分（土・日・祝・当社指定休業日を除く）

データ分析部門を有する当社だからできる、導入後の支援

データ可視化・分析など、工程改善に向けた継続的な運用支援が可能

当社にはデータ分析を専門的に行う部門があり、データ解析士も豊富に有しています。
AI外観検査を導入するだけに留まらず、BIツールを用いて蓄積された検査データを集計・可視化し、工程改善に向けたデータ分析・予測に活用していくことで、運用を継続的にご支援することも可能です。

BIツール「Tableau」× パナソニックのデータ分析支援で、
業務効率化・生産性向上を実現！

データ活用プラットフォーム「Tableau」の詳細情報はこちら

動作環境

AI画像認識モデル作成ソフトウェア

入力画像	ファイル書式	BMP形式（.bmp） JPEG形式（.jpg / .jpeg） PNG形式（.png） TIFF形式（非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits）（.tif / .tiff）動画形式（.avi / .mov / .mp4 / .m2ts / .ts / .mpeg / .mpg / .mkv / .wmv / .asf / .flv / .f4v / .webm / .rm / *.ogm）
基本ソフトウェア		Microsoft Windows 10（64ビット版）日本語版バージョン1909（November 2019 Update）以上
依存モジュール		Microsoft .NET Framework 4.7.2以上
ハードディスク		120MB 以上の空き容量 ※ 大量の学習画像を使用するため、1TB以上の空き容量を推奨します。
CPU		Intel Core i7-4771以上
メモリー		お使いのOSが推奨する環境以上
ディスプレイ		1024×768以上（High color以上）

入力画像	ファイル書式	BMP形式（.bmp） JPEG形式（.jpg / .jpeg） PNG形式（.png） TIFF形式（非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits）（.tif / .tiff）
基本ソフトウェア		Microsoft Windows 10（64ビット版）日本語版バージョン1909（November 2019 Update）以上
依存モジュール		Microsoft .NET Framework 4.7.2以上 CUDA Toolkit 11.3 64-bit Visual Studio 2015、2017、および2019用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ（64ビット版）
ハードディスク		2.8GB以上の空き容量
CPU		Intel Core i7-4771以上
GPU	NVIDIA GPU アーキテクチャー	Pascal世代 Turing世代 Ampere世代
	GPUメモリー	8GB以上
	動作確認済み製品（一例）	NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti NVIDIA GeForce GTX 1080 NVIDIA GeForce GTX 1070 NVIDIA GeForce RTX 3060 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti NVIDIA GeForce RTX 2070 NVIDIA Quadro P6000 NVIDIA Quadro P5000 NVIDIA Quadro RTX 6000 NVIDIA Quadro RTX 5000
	NVIDIAドライバー	NVIDIA driver 466.11 ※ ご使用のGPUに対応するドライバーバージョンがインストールされている必要があります。
メモリー		お使いのOSが推奨する環境以上
ディスプレイ		1024×768以上（High color以上）

入力画像	ファイル書式	BMP形式（.bmp） JPEG形式（.jpg / .jpeg） PNG形式（.png） TIFF 形式（非圧縮 / G3圧縮 / G4圧縮 / JPEG圧縮 / Exif / PackBits）（.tif / .tiff）動画形式（.avi / .mov / .mp4 / .m2ts / .ts / .mpeg / .mpg / .mkv / .wmv / .asf / .flv / .f4v / .webm / .rm / *.ogm）
基本ソフトウェア		Microsoft Windows 10（64ビット版）日本語版バージョン1909（November 2019 Update）以上
依存モジュール		Microsoft .NET Framework 4.7.2以上 CUDA Toolkit 11.3 64-bit Visual Studio 2015、2017、および2019用 Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ（64ビット版）
ハードディスク		2.8GB以上の空き容量
CPU		Intel Core i7-4771以上
GPU	NVIDIA GPU アーキテクチャー	Pascal世代 Turing世代 Ampere世代
	GPUメモリー	8GB以上
	動作確認済み製品（一例）	NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti NVIDIA GeForce GTX 1080 NVIDIA GeForce GTX 1070 NVIDIA GeForce RTX 3060 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti NVIDIA GeForce RTX 2070 NVIDIA Quadro P6000 NVIDIA Quadro P5000 NVIDIA Quadro RTX 6000 NVIDIA Quadro RTX 5000
	NVIDIAドライバー	NVIDIA driver 466.11 ※ ご使用のGPUに対応するドライバーバージョンがインストールされている必要があります。
メモリー		お使いのOSが推奨する環境以上
ディスプレイ		1024×768以上（High color 以上）

撮像機器／学習用・検査用パソコン

「AI外観検査ソリューション」の導入に必要となる撮像機器とパソコンのスペック例です。パナソニックのSEが機器選定や導入などをご支援いたします。

	ネットワークカメラ	産業用USBカメラ	マイクロスコープ	検査装置
用途	屋内や屋外、広範囲なエリアから対象物を検出したい場合	工場ラインでの外観検査などで良否判定したい場合	精密機械の外観検査などで良否判定したい場合	検査装置で撮影した画像ファイルの受け渡しなど
距離目安（カメラから検査対象物まで）	約2m ～	約10cm ～ 2m	約10cm以下	検査装置による
検査時間目安	約1～3秒	数百ms（2～3FPS）	数百ms（2～3FPS）	約0.5～2秒
パソコン接続	LAN	USB、GigE	USB	環境による
備考		別途、検査用照明との組み合わせ調整などが必要です。	別途、検査用照明との組み合わせ調整などが必要です。

	PoC環境	本番環境（学習）	本番環境（検査）
用途	実証実験やオフライン検査	学習モデル作成	省スペース版検査PC	通常版検査PC
CPU	Intel Core i7-9700 3.0GHz	Intel Xeon W-2123 3.60GHz	Intel Xeon E-2124G 3.4GHz	Intel Xeon W-2123 3.60GHz
メモリー	24GB	32GB	16GB	24GB
ストレージ	256GB SSD	512GB SSD + 1TB HDD	256GB SSD	256GB SSD
GPUボード（NVIDIA）	NVIDIA GeForce RTX 2070	NVIDIA Quadro RTX 6000	NVIDIA Quadro RTX 4000	NVIDIA Quadro RTX 5000
GPUメモリー	8GB	24GB	8GB	16GB
基本ソフトウェア	Microsoft Windows 10 Pro	Microsoft Windows 10 Pro for Workstations	Microsoft Windows 10 Pro for Workstations	Microsoft Windows 10 Pro for Workstations