AI外観検査ソリューション

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？

AI、IoT、ICTなどの最新技術を活用した
「生産性向上のヒント」をお届け！

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。

その課題の解決に、パナソニックの
「AI外観検査ソリューション」が貢献します

「AI外観検査ソリューション」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。

「AI外観検査ソリューション」のシステム構成イメージ

（0）不良画像などを用いて画像認識モデルを生成、または、良品データのみから画像認識モデルを生成^※1
（1）既存の画像検査機（パターン１）、または、新設する検査用カメラ（パターン２）から対象物の画像を取得
（2）画像認識モデルにて対象物の画像をAI判定
（3）設備機器を制御するPLCに、判定結果を送信
（4）PLCが設備機器の制御信号を送信し、設備機器を制御

※1 2020年3月提供開始予定

AI外観検査の利点

従来の画像検査機や目視では識別困難だった検査が可能に！
目視検査精度のバラツキを、AIで高位平準化・精度向上を実現！
画像を学習させるだけで対応できるため、検査閾値の調整作業を軽減！

選ばれる3つの理由！

1. 高精度の画像認識AIをカンタンに作成できる

2. 1台の検査用エッジPCで、複数の検査項目に対応

3. パナソニックでの実績を基にワンストップでご提案

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主な機能

操作性を重視した自社開発の「AI学習ソフトウェア」

外観検査に用いる「AI学習ソフトウェア」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、「AI学習ソフトウェア」は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。

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。

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

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。

AI、IoT、ICTなどの最新技術を活用した
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さまざまな事例をご用意しています。
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動作環境

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）
基本ソフトウェア		Microsoft Windows 10（64ビット版）日本語版
依存モジュール		Visual Studio 2017のMicrosoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ
ハードディスク		50MB 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）
USBキー		本ソフトウェアはコピープロテクトされています。 USBキーをコンピューターに直接接続する必要があります。

入力画像	ファイル書式	BMP形式（.bmp） JPEG形式（.jpg / .jpeg） PNG形式（.png）
基本ソフトウェア		Microsoft Windows 10（64ビット版）日本語版 Microsoft Windows Server 2016（64ビット版） Standard / Datacenter 日本語版
依存モジュール		Java Runtime Environment 8（Update66以降） CUDA Toolkit 10.1 64-bit Visual Studio 2015のMicrosoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ
ハードディスク		650MB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
	動作確認済み製品	NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti NVIDIA GeForce RTX 2060 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti NVIDIA GeForce GTX 1080 NVIDIA Quadro P5000
	NVIDIAドライバー	NVIDIA driver 418.96 ※ 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）
USBキー		本ソフトウェアはコピープロテクトされています。 USBキーをコンピューターに直接接続する必要があります。

入力画像	ファイル書式	BMP形式（.bmp） JPEG形式（.jpg / .jpeg） PNG形式（.png）
基本ソフトウェア		Microsoft Windows 10（64ビット版）日本語版
依存モジュール		Microsoft .NET Framework 4.5.2以上 CUDA Toolkit 10.1 64-bit
ハードディスク		610MB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
	動作確認済み製品	NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti NVIDIA GeForce RTX 2060 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti NVIDIA GeForce GTX 1080 NVIDIA Quadro P5000
	NVIDIAドライバー	NVIDIA driver 418.96 ※ 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）
USBキー		本ソフトウェアはコピープロテクトされています。 USBキーをコンピューターに直接接続する必要があります。

撮像機器／学習用・エッジ用パソコン

「AI画像認識ソリューション」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（学習用PC／エッジ用PC）	本番環境（学習用PC）	本番環境（エッジ用PC 1）	本番環境（エッジ用PC 2）
用途	実証実験やオフライン検査	学習モデル作成	省スペース版エッジ	通常版エッジ
タイプ	ノート	デスクトップ	ミニサイズ	デスクトップ
CPU	Intel Core i7-7820HK 2.90GHz	Intel Xeon W-2123 3.60GHz	Intel Xeon E-2104G 3.2GHz	Intel Xeon W-2123 3.60GHz
メモリー	32GB	24GB	16GB	24GB
ストレージ	512GB SSD + 1TBHDD	256GB SSD + 1TB HDD	256GB SSD	256GB SSD
GPUボード（NVIDIA）	NVIDIA GeForce GTX 1080	NVIDIA Quadro P6000	NVIDIA Quadro P1000	NVIDIA Quadro P5000
GPUメモリー	8GB	24GB	4GB	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

価格

※ 詳しくは、お問い合わせください。

イベントのご案内

東京開催：AI外観検査ソリューション導入・検討個別相談会

お申し込み受付中

開催日時	2020年2月21日（金） 13時30分～15時00分 ※お申し込み受付中 15時30分～17時00分 ※お申し込み受付中 2020年1月17日（金）、2019年10月18日（金）、11月8日（金）、12月13日（金） ※終了
会場	パナソニックソリューションテクノロジー株式会社東京事業所〒105-0021 東京都港区東新橋2-12-7 住友東新橋ビル2号館（地図はこちら）
参加費	無料（事前登録制）
定員	各日 4社

大阪開催：AI外観検査ソリューション導入・検討個別相談会

終了

開催日時	2020年1月14日（火）、1月21日（火） ※終了 2019年11月12日（火）、11月19日（火）、12月3日（火）、12月10日（火） ※終了
会場	ツイン21 OBPパナソニックタワー 3階〒540-6203 大阪府大阪市中央区城見2-1-61（地図はこちら）
参加費	無料（事前登録制）
定員	各日 6社