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AI導入で製品検査を効率化。生産ラインの変化・変動に即応できる画像認識システムとは?

社内実践/小山工場

AI (人工知能)技術が、ものづくりの生産現場を劇的に変えようとしています。部品の仕様や生産ラインを変更してもスピーディーに対応できるよう、部品の組み立てや各種検査に使う画像認識システムのプログラムを自動的に生成・修正することが可能になってきたからです。この技術に5年にわたり取り組んできた富士通研究所は、グループ会社での実践を通じて、電子部品の生産性向上やQCD(品質・コスト・納期)の改善という目に見える成果を上げてきています。

検査に使う画像認識システムのプログラムを自動的に生成

電子機器の生産ラインでは以前から、画像認識システムが導入されてきました。部品の実装装置、部品組み立て装置など、完成品に至るまでのプロセスで、カメラを用いた自動組み立てや検査が行われてきたのです。
 しかし製造業では、部品の仕様変更や生産ラインの立ち上げ・変更といったニーズに、より柔軟に、かつスピーディーな対応が求められてきており、その際に画像認識システムがボトルネックになるケースが増えています。

このボトルネックを解消するために、富士通研究所では"画像認識システムの自動化"に取り組んできました。生産ラインや部品が変更された際には、画像認識システムも改良しなければなりませんが、検証用の画像データが少ないことが問題となっていました。そのため開発者が現場に長い時間張り付いて試行錯誤することを余儀なくされます。この工程にAIの技術を適用すれば、少ない画像データから最適解を得ることができます。

そこで富士通研究所が選択したのは「専門型遺伝的プログラミング法」でした。ある部品の組み立てラインで試してみたところ、検査に使う画像認識システムのプログラムを自動的に生成でき、100%近い高い認識率を達成。この成功を受け、富士通グループの生産現場では急速にAI技術が取り入れられていきました。

生産現場で成果を生む「専門型遺伝的プログラミング法」

生産ラインの画像認識システムで使われるプログラムは、対象も目的もあらかじめ決まっています。ただ、生産ラインが稼働していない状況では、事前に得られる画像データの数は限られます。大量のデータだけを基に、自らアルゴリズムを生成していく機械学習とは全く異なるアプローチが求められるのです。

専門型遺伝的プログラミング法では、事前に設定した専門家のテンプレートによって、例えば画像に対する処理を「強調処理」「閾(しきい)値処置」「2値画像処理」の3つに絞り込むことで処理時間を短縮し、高い認識率を実現しています。

 良否判定用の正常画像と不良画像を材料に、コンピュータが「正常」と「不良」を正しく区別できるようにするための教師用データを用意し、これを繰り返し用いることで、自動的にプログラムを進化させていきます。機械学習のような想像を超えた突飛な結果は出ませんが、確実に成果が得られる手堅いシステムといえます。

任意図形認識のプログラム構造と最適化

開発時間は約5分の1に削減、認識率97%以上を維持

富士通研究所はこの専門型遺伝的プログラミング法を富士通のものづくり部門と共同で実用化し、生産現場で大きな成果を上げてきました。実装部品の位置ずれを検査する工程では、目的のパーツがどのような形状であっても、どこにあるのかを自動的に特定できるようになりました。良品・不良品の判定を行う検査工程では、検査プログラムの開発時間は約5分の1に削減。部品組み立て装置では、装置の調整が行われるたびに再学習を試行し、認識率97%以上を維持しています。この結果、位置決めのバラツキが半減し、作業時間は3分の2に短縮されました。

将来への布石として構想しているのが、画像認識システムのクラウドサービス化です。富士通は今後、クラウド化を2つの方向で考えています。1つはデータベース化、もう1つはサービス化です。これまでは個別対応でトライアルしてきましたが、クラウド化を通じて、ものづくり全体に貢献していきます。生産現場への画像認識システムの応用は、まだまだ発展を見せそうです。

担当技術者が語る!富士通小山工場が取り組んだ具体的な内容や効果、ポイントなど、詳細はこちらからご覧いただけます。

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