AiV、自動車部品企業 ㈱豊岡(Punggang)のホイールナットAI検査の実用化を完了

アイブがプンガン(豊鋼)に供給したディープラーニング検査ソリューションは、自動車部品であるホイールナットの不良の有無をディープラーニングで検査する装置で、人工知能検査ソフトウェア、光学系および機構部で構成された。

人工知能検査ソフトウェアには、アイブが自社開発した製造業検査用の人工知能ニューラルネットワークに、ホイールナット表面の非定型な外観不良の画像データを学習させた。また、プンガンの子会社であるPKMと機構部の共同設計を行い、アイブのAI技術と光学エンジニアリング技術を融合して無人化検査ソリューション装置を製作・供給した。

従来は、ホイールナット製品の寸法計測やねじ山の有無といった定型的な不良を検査するルールベースの「ナット選別機」によって品質管理を行っていた。これは外観表面の黄色/無色の変色、液だまりなどのめっき不良の場合、目視検査者に依存せざるを得ない状況だった。アイブのディープラーニング検査ソリューションは、ホイールナットで発生しうるすべての不良(打痕、押され、スクラッチ、偏心、液付着、変色、めっき不良など)を従来の選別機や目視検査者より高い精度で検出でき、より厳格な品質管理が可能になった。

アイブのディープラーニング検査ソリューションは、ホイールナット不良検出100%を達成し、過検出率(良品を不良と判定する比率)も0.5%以下を達成することで、従来の目視検査に比べて精密かつ正確な不良検出が可能になった。また、不良タイプ別の正確な最終検査データを確保することで、より正確な工程改善の機会を創出し、品質向上だけでなく原価削減の効果も得たという評価を受けた。

このプロセスでアイブは、1分間に120個、すなわち0.5秒に製品1個を検査するサイクルタイムを満たせる軽量で高速なディープラーニング検出アルゴリズムを適用した。また、製品の液だまりなどの不良による製品の挟まり現象を解決するなど、機構および制御SW面の技術的ノウハウを導入した。

アイブは、このような量産適用の経験を基に、現場最適化と精密検出を求める素材・部品業の顧客を中心に検査ソリューション事業を拡大し、市場の需要が高まっている人工知能検査ソフトウェアをMLOps形態で提供するサービスも、大企業および装置専門会社を中心に拡張する計画だ。

プンガンのユン・ホンジュン品質本部長は「本ディープラーニングソリューションの導入は、めっき状態を確認する選別要員を削減し人件費削減を達成し、選別者のコンディションによって発生していた不良流出をアイブソリューションの導入でゼロ化した」とし、「現在、めっき原価の上昇により悪化していた収益性を、選別工程の完全な正確性で改善できるようになった。検査の信頼性と顧客満足度を最大限確保でき、今後の営業力で優位に立てると期待される」と述べた。さらに「初めて接したディープラーニング技術と検出力への満足と信頼により、他製品への水平展開の導入計画を持ち、現在推進中だ」と抱負を語った。

ソン・ミンスアイブ代表取締役は「アイブのディープラーニング検査ソリューションは、顧客企業のスマートファクトリー現場の状況に応じて、ソフトウェアとハードウェア装置をカスタマイズして供給できる利点がある」とし、「自動車部品、ディスプレイ装置をはじめ国内製造業全般のスマートファクトリー市場へ拡大し、海外市場にも進出してグローバルなディープラーニングマシンビジョン企業へ飛躍する」と述べた。