AI外観検査ソリューション「WisSight」

【WisSightシリーズ】簡単操作でAI外観検査の内製化「AI外観検査ソリューション」（AIモデルの作成が簡単！・独自機能で検出精度向上！・検査ソフトによる短期導入！）

当社のAI外観検査ソリューションの開発経緯

本番導入第一号

新明和工業様「AI搭乗橋自動装着システム」

機体ドアのAI認識で搭乗橋制御を自動化

装着時間短縮最大3分 ➡ 約90秒
作業者の熟練度によるばらつきを排除
⇒ 空港での定時運航に貢献中

外観検査への適用

「二次電池向けAI外観検査」

外観検査をAIで効率化・精度向上

NG画像をAIが再判定し、検査員の目視確認を削減
不良分類を詳細化し、品質改善にも活用
⇒ オペレーション時間の大幅削減に貢献

実績と知見を商材化して誕生！

AI外観検査ソリューション

創業からのICT基盤構築技術とAI技術の融合で外観検査精度の向上と作業負荷軽減を支援します

パナソニックの「WisSight」AI外観検査ソリューションは、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。

外観検査の課題

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外観検査の導入効果

既存の検査機では難しかった対象物や環境が検査可能に

AIによる外観検査の特徴（従来型ルールベース画像検査機との違い）

得意	ヒトがルール化・定義できない感覚的・曖昧なものの検出可能（打痕、シミ、ムラ、ぼやけなど）形状の個体差や、位置ずれ、色差、光反射などのバラつきに強く、検出精度が安定複雑で属人的な閾値・パラメーター設定など、高度な専門知識・経験が不要
不得意	高精度な寸法計測や100%の精度が求められる検査は苦手

AI外観検査導入を阻む課題

AI外観検査のメリットがわかっても、製造現場への導入を躊躇してしまう課題の例

（1）AIモデル作成：AIモデル作成を外部委託するとコストと時間が多くかかる。内製化したいが、AIモデル作成ソフトの操作や設定が難しい

（2）AI人材不足：AIに関する専門知識を持つ人材が不足。自社の検査ニーズに最適なAIモデルを作成するのに時間と手間がかかる

（3）現場導入：作成したAIモデルを現場ですぐに活用したいが、AI検査ソフトの開発にコストと時間が多くかかり、迅速な導入が難しい

（4）サポート体制：既存の生産ラインや検査体制にAI外観検査を追加する際の技術的課題や導入後の維持管理やトラブル対応に不安がある

当社のAI外観検査ソリューションの特長

4つのポイントで課題を解決し、「現場に根付く」AI外観検査の導入を支援します

01 ユーザー自身による直感操作で簡単にAIモデル作成可能

操作性を重視した直感的なGUIで、ユーザー自身で簡単にAIモデルを作成可能
画像水増し機能、疑似不良画像生成機能により、現場の学習画像収集の負担を軽減
専門知識や経験を詰め込んだ専用のAIモデルを作成することで、他社との差別化が可能

ソフトウェアの機能構成

【AIモデル（脳）をつくる】ラベル作成ツール→AI学習ツール→【AIモデル（脳）を試す】AI評価ツール

02 目的・用途に応じて4種類のAIモデルから選んで作成できる

AIに関する専門知識がなくても、予め用意された4種類のAIモデルから選んで作成可能
AIモデルは、1ライセンスで何種類でも何個でも作成できるため、低コストでさまざまな検査に展開可能
新たな不良が発生しても、不良画像を追加して再学習を行うことで、検出精度を継続的に向上可能

物体検出

【特長】・特定の不良箇所を矩形枠で検出・不良画像で学習【こんな場合に】・不良箇所を高精度に検出したい

不良分類

【特長】・不良種類（打痕、キズ、汚れなど）毎に画像を分類・不良画像で学習【こんな場合に】・不良を種類ごとに分類して管理・分析したい

不良領域抽出

【特長】・不良領域を画素単位で高精度に抽出・不良画像で学習【こんな場合に】・不良位置だけでなく、領域・形状も検出したい

座標検知

【特長】・画像内の物体座標を高精度に検知【こんな場合に】・物体の位置を検出して高精度に制御したい

03 検査用の標準ソフトウェアもご用意。現場ですぐに使える

検査用標準ソフトウェアの使用により、作成したAIモデルを現場ですぐに利用可能
複数の検査項目（キズ、クラックなど）の同時検出が可能で、実運用に近い検査を試すことができる
AIモデルの並列処理技術により、製造タクトタイムに対応した高速検査が可能

検査工程イメージ

※ お客様環境や用途によりましてはソフトウェアに追加カスタマイズ開発が必要となる場合があります。詳細はお問い合わせください。

04 AI外観検査の構築・導入・運用までワンストップサポート

純国産・自社開発のAIモデル作成／AI検査ソフトで現場への導入スピードが速い
ローカル環境でAIモデル作成およびAI検査が可能なため、社内情報の漏洩リスクが小さい
既存検査機やPLC（設備）との連携、システム構築・導入・運用までワンストップ

システム構成例

※ PLC：Programmable Logic Controller（設備の制御装置）

現場のAIモデル作成を支援する独自機能

収集が困難な不良画像を 3 ステップで疑似的に生成可能

不良画像が集まらず、AI学習ができない課題を解決

【切り取る】・ラベルを付けた不良箇所をパーツとしてエクスポート→【貼り付ける】・別の場所や別の画像に貼り付け・拡大、縮小、引き伸ばし、回転可能→【なじませる】・ワンクリックで背景画像になじませる

パナソニックの知見とサポートでAI外観検査の導入を支援します。まずは、お気軽にご相談ください。

導入事例

01
既存検査機のNG画像に対する目視検査をAI外観検査に置き換えることで、
大幅な検査工数削減と前工程への改善フィードバック

02
既存検査機によるNG判定（過検出）をAIで再判定
⇒過検出による廃棄ロス救済と稼働損削減

導入システムイメージ

AI外観検査の導入ステップ

プランニングから本番システム開発・運用までワンストップサポート
お客様の製造現場へスピーディーに導入

区分
区分	AI評価・プランニング	PoC（実証実験）	本番システム開発・導入
目的	一定量のデータを用いて、認識可能性を評価してご報告	現場運用を想定したシステムをスモール開発し、効果を検証	PoC結果を基に、本番稼働用システムの開発・導入
期間	2週間～1ヵ月	1ヵ月～3ヵ月	3ヵ月～6ヵ月
実施内容	お客様の課題／ニーズのヒアリング AI導入のゴール／ターゲット設定 AI導入の技術適用性判断（画像による簡易評価など）投資対効果の仮算出／検証	検証用AIモデルの作成と評価検証用AI検査システムの開発仮環境での検査稼働 PoCの評価、本番導入判断	本番用AI検査システムの構築既存システムとの連携システムの保守運用