外観検査/自動検品AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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ALBERT タクミノメは、ALBERT社が提供する外観検査・自動検品AIシステムです。AI画像認識技術を活用して製品の傷や欠陥、不良品を自動で検知し、従来の目視検査にかかる工数削減と検査品質の標準化をサポートします。直感的に操作できるGUIを搭載しており、専門知識を持たない現場でも自社の良品・不良品データから高精度なAIモデルを構築することが可能です。導入企業には経験豊富なデータサイエンティストによる無料コンサルティングが提供されるため、AI活用が初めての現場でも安心して利用できます。ALBERT社の豊富なディープラーニング開発知見を活かしたオーダーメイド対応が特徴で、個別の課題に応じて最適なAIモデルを構築し、他社では対応が困難だった検査工程にも柔軟に対応します。熟練検査員の暗黙知に依存した作業からの脱却を支援し、スキル継承や人員不足といった課題の解決にも寄与します。自動車部品や電子部品の大規模生産ラインを持つ大企業を中心に、概念実証から本格稼働まで幅広く活用されています。

センスシングスジャパン社が提供するZENAIは、深層学習ベースの画像解析エンジンを活用した外観検査・自動検品AIソリューションです。製造ラインにおける目視検査の自動化を実現し、微細なキズや異物混入といったランダムに発生する欠陥の検出が可能で、AIモデルは0.1秒以内で判定結果を出力します。Semi-Supervised機能により、不良品画像が3枚程度という少ないデータでも実用的な精度のAIモデルを構築できるため、不良データの収集が困難な製品においても迅速なAI導入を支援します。従来検出が困難とされた微小欠陥を高精度で抽出するSegmentation機能や、複数視点からの総合判定機能を搭載し、高度な品質検査要件にも対応します。エッジ側でのリアルタイム処理に対応しており、食品製造ラインでの異形品・異物の即座な判別など、現場での迅速な対応が求められる検査環境で効果を発揮します。AI未経験の企業でも導入しやすく設計されており、中小規模工場から大手メーカーまで幅広い業界で活用され、人的検査の負荷軽減と品質向上に貢献しています。

Pros Cons Gemini eyeは、Pros Cons社が開発した外観検査・自動検品AIソリューションです。本製品の特徴は、良品データのみを用いて高精度な異常検知モデルを構築できる独自アルゴリズムにあります。従来の手法では大量の不良品サンプルが必要でしたが、発生頻度の低い不良品データを多数収集することなく効果的な検査システムを実現します。導入期間は通常1日程度と短く、稼働開始後は未知の不良を検出するたびにAIが学習を重ね、検査精度の向上を図ります。検査結果は不良箇所をヒートマップで視覚化し、AIの判断根拠を作業者が直感的に理解できるよう設計されています。異常検知に加えて不良品の分類・カウント機能も搭載し、複数の検査基準を統合的に評価することが可能です。専用装置を必要としないソフトウェアベースのため既存の生産ラインへの導入が容易で、中小規模の工場においても短期間での目視検査自動化を実現できます。現場の検査員による品質管理業務をサポートし、検査効率と精度の向上に寄与するソリューションといえます。

Google Cloud Visual Inspectionは、Googleが製造業の品質管理向けに提供する外観検査・自動検品AIソリューションです。少量のサンプル画像から短期間で高精度な検査モデルを構築することができ、製造現場での品質管理業務を支援します。本サービスには複数のAIモードが搭載されており、表面の微細なキズや汚れをピクセル単位で検出する「Cosmetic Inspection」、基板上の欠損部品を発見する「Assembly Inspection」、良品データのみから異常品を判別する「Anomaly Inspection」などの機能により、製造ラインの多様な検査工程に対応可能です。AIの専門知識を持たない現場の検査担当者でも直感的に操作でき、Googleの先進的なディープラーニング技術により、従来見逃されていた欠陥も高い再現率で検知できるとされています。オンプレミス環境やエッジデバイスでの稼働にも対応しており、工場内でのリアルタイム処理が実現できます。ライン単位から工場全体まで柔軟に導入でき、製造業における品質検査の高度化と自動化に活用されています。

AWS Lookout for Visionは、AWSが提供する外観検査・自動検品に特化したAIサービスです。クラウド上で機械学習モデルを構築し、製品画像からキズや欠陥、部品の欠品といった視覚的な異常を自動検出することができます。わずか数十枚の良品・不良品画像を用意するだけで高精度な検査モデルの作成が可能で、機械学習の専門知識がなくても短期間での導入を実現します。リアルタイムの異常検知により不良品のライン流出防止と生産品質の向上に寄与し、クラウドでの利用に加えてエッジデバイスへのモデルデプロイにも対応しているため、画像をクラウドに送信せずに工場内で即座に検査を行う運用も選択できます。AWSクラウドサービスとして提供されることで初期投資を抑制でき、小規模な現場から大規模工場まで柔軟にスケールして利用可能です。工場のIoT機器や生産管理システムとの連携も容易で、自動停止や不良品排除などの工程制御の実現も期待できます。多様な製造業において品質検査の省力化と安定化に活用されているサービスです。