画像認識 / コンピュータビジョン
製造ライン向け エッジAIカメラ外観検査・物体検出
搬送コンベア上の部品・製品を高解像度産業カメラで撮像し、エッジ推論機上で傷・異物混入・欠品をリアルタイム判定する検査システム。
PHASE 01 ｜ CHALLENGE
直面していた課題
微小な傷やバリの目視検査において、作業員の疲労による見落としリスクや検査基準の個人差、熟練検査員の不足が深刻化していた。
PHASE 02 ｜ REQUIREMENTS
システム要件と制約条件
タクトタイムに影響を与えないミリ秒単位のリアルタイム高速推論、照明変動に対するロバスト性、既存のPLC制御（排出ゲート）との信号連動。
PHASE 03 ｜ TECH STACK SELECTION
採用技術スタック
NVIDIA Jetson Orin
PyTorch / TensorRT
YOLOv8 / カスタムCNN
C++ / Python
産業用GigEカメラ
システム構成
産業用カメラ → エッジAI推論機（TensorRT最適化モデル） → リアルタイム良否判定 → PLC制御出力（NG品排出） & 検査履歴DB
PHASE 05 ｜ PROCESS FLOW
処理ステップ・開発フロー
STEP 1
光電センサー通過トリガーにより高輝度LED照明下で製品を高解像度撮像
STEP 2
TensorRTで超高速化された物体検出・セグメンテーションモデルで傷・欠陥部位を推論
STEP 3
欠陥面積・信頼度スコアを基準テーブルと照合し良品（OK）/不良品（NG）を判定
STEP 4
NG判定時はPLCへ即時排出トリガーを出力し、検査画像をトレーサビリティサーバーへ保存
PHASE 06 ｜ ENGINEERING OUTCOME
実装結果
全数自動検査体制の構築により目視検査の負担を大幅に削減。検査基準の定量化と不具合画像の履歴管理が可能に。
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