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目視検査の限界とは?課題と対策・製品を解説

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品質管理・検査DXにおける目視検査の限界とは?

製造業やIT分野における品質管理・検査プロセスにおいて、従来から行われてきた目視による検査には、その効率性、精度、そして持続可能性において限界が存在します。DX(デジタルトランスフォーメーション)推進の観点から、これらの限界を理解し、克服することが重要です。

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『N-POKE Plus』は、最大8倍のデジタルズームで、対象物に近づけなくても遠隔から撮影が可能なウェアラブルカメラです。
手ぶれ補正機能搭載で、映像のブレが抑制され、長時間の遠隔モニタリングに好適。
また、モバイル充電器やモバイルバッテリーからの給電で、バッテリー残量を気にすることなく長時間撮影が可能です。

【特長】
■作業中の手元映像を、複数人で確認しながら通話可能
■届いたその日からすぐ使える
■デジタルズーム&手ぶれ補正機能搭載
■モバイル給電対応

クラウドウェアラブルカメラ『N-POKE Plus』

当資料では、AIって気になっているけど、「試しに」ができない、
専門人材・知識がない、目的が判らない、などのAI導入の壁などを
ご紹介しております。

複数のご要望への柔軟な応用力が特長の「HAMPANAI AI」や、
規格品を高品質・低コストで検査が可能な「totemiru」の掲載。

対象業務にAIを導入するメリットとして、AIと画像カメラでの判定を行い、
外傷・汚れの確認をその場ですぐに判断できるようになったり、
様々なメリットがあります。ぜひご一読ください。

【掲載内容(一部)】
■SOHO BB会社概要
■SOHO BBのAI
■AI導入の壁
■当社製品紹介
■HAMPANAI AIの機能紹介

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

AIに関する専門知識・専門人材不要! AI分析/判定サービス

ものづくり現場では、自動化が進む中でも、最終的には人間の"目視"に頼らざるを得ない作業がまだ多くある事でしょう。
例えば、目視検査では、特に個人差や技術力の差が問題となっていますが、
実際に長時間の検査作業は、作業者にとって非常に集中力を要する作業となり、見落としやヒヤリハットなどに繋がるケースもあるかと思います。
如何に技術力の差を無くし、不具合の見逃し/見落としといったヒューマンエラーを削減するか と悩まれている製造現場は少なくありません。

【現場の課題】
■小さな部品の検査作業は品質も厳しく、不良の種類が多いため、検査員のスキルにバラツキがでてしまい育成が難しい。
■不具合がなぜ流出するのか解明できず、「不具合流出→指導」の繰り返しで流出の要因が分からない。

【導入後の成果】
■作業を可視化・映像化したことにより、"具体的に"一人一人のスキルをビジュアライズでき、評価する事が可能に。
■不具合が流出した場面を図的/数値的に分析したことで、流出の原因が判明し、エラーを繰り返さない為の指導や対策が可能に。

※詳しくはPDFダウンロード、またはお問い合わせください。

目視検査の可視化とリアルタイム共有・遠隔支援!【活用例紹介】

ベテランから中堅・若手への技術伝承や、品質・生産管理のノウハウ伝承は、一筋縄ではいかない難しい課題です。
また、設備導入による一時的な支出を懸念したり、システムを大幅に変更する必要があるなど、一歩踏み出せないという現場も少なくありません。

そのような課題に、弊社では、人の視線を可視化・分析する "Eye Tracking Core+"をご提案します!
例えば、目視検査時に活用すると、
■どこを、どのように、どれだけの時間、何回、見たのか?
■ベテランと若手の違いは具体的にどのようか?
■ヒューマンエラー・見逃しの原因はどこか?
といった課題を解決する1つの手法となります。

デバイスは39.6gと軽量でメガネタイプの為、作業を邪魔せず様々なものづくり現場でお使い頂け、
また、データ記録は専用スマホで完結する為、PCやインターネット等の用意は不要で、導入後直ぐにお使い頂けます。
更に、付属ソフトでは記録結果をKPIやチャートなどでより細かく分析する事ができ、教育やマニュアルへの応用も可能です。


製造業を中心に導入事例が多くございますので、お気軽にお問い合わせくださいませ♪

作業者の"視線を活用"したものづくり現場の改善【リアル事例紹介】

蓄電池メーカーへ「メーカー切り替え/袋詰め作業の自動化」を
提案した事例をご紹介いたします。

蓄電池の生産に使用する 小径の真鍮製六角ナットに、“タップが斜めに
切られている"という不具合が頻発していました。

提案後は、2社のメーカー監査後、工程変更が認められてから製品不良は
発生していません。

【事例概要】
■課題
・蓄電池の生産に使用する小径の真鍮製六角ナットに、“タップが斜めに
 切られている"という不具合が頻発していた
■課題解決の要件
・正確な品質管理が出来ているメーカーを選定すること(発生防止)
・袋詰め、検品工程内で不良品を発見できること(流出防止)

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【課題解決事例】小径ナットの不具合と目視による検品作業の撲滅

様々なモノがインターネットに接続され、これまで埋もれていたデータを編集、分析、活用することが可能となる中、センシングを利用することにより、多くの分野において、従来には無かった付加価値やサービスが生み出されています。

石井工作研究所では、長年の経験で培ったモノづくりの技術とモバイルクリエイト株式会社が持つ通信技術とを融合させ、IoTによる更なるイノベーションを起こしてまいります。

【IoT事業領域への挑戦】
■カメラネットワーク監視システム
 ⇒マグネット式のアームカメラにより、目視が困難とされる場所でも
  監視(最大8台の映像を表示)が可能
 ⇒過去の監視画像の検索や動画ファイルの出力も可能
■センシングシステム
■デジタルサイネージ

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

<IoT事業領域への挑戦>『カメラネットワーク監視システム』

当社では、エッジデバイスへのAIソリューションの提案例として、Raspberry Pi3上で動作するDeep Learningを用いたアプリケーションシステムを構築しました。

Embedded Technology West 2017/組込み総合技術展 関西では、PiCameraを使用した、似ている芸能人判定アプリの技術デモを行いました。

これからの様々なニーズと汎用性を想定し、既存の学習済みモデルを使用せず、DeepLearningフレームワークを使用し、AWS上でフルスクラッチで作成しました。
お客様の想定する組込み機器上にも柔軟に対応し、制御する技術とアイデアをご提供します。

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

エッジAIソリューション

当社では、箱詰めロボット&全方位外観検査システムを取り扱っております。

コンベアから流れてくる製品の箱詰め作業と同時に外観検査をロボットが実施。
局所的な検査もでき、汚れ・すれ・ラベルなし・他品種検出などの検査が可能です。

また、協働ロボットを使用しているため、柵なしで設置ができ、
既存ラインへの適応も容易です。

【特長】
■全方位複数個所の外観検査を行うこと可能
■柵なし箱詰め
■移動が容易で品種ごとでの使い分けも可能

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

箱詰めロボット&全方位外観検査システム

『GarmLens』は、外観で判別可能なすべての不良種類に対応しており、
ユーザー独自の検品設定が可能な製造業向けの検品AIパッケージです。

正常品のサンプルさえあれば学習が可能で、不良品のサンプルが
少なくても導入が進められます。

また、カスタマイズ性の高いシステムを用意しており、痒いところに
手が届くシステムにカスタマイズすることが可能です。

【特長】
■ユーザー独自の検品設定が可能
■正常品のみでの学習も可能
■カスタマイズの幅は無限大

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

GarmLens

<TULIP導入前の課題>
- ノギス・マイクロメータの測定値を目視で読み取り、紙のチェックシートに手書き記入しており、読み取り・記入のミスや読み間違いが頻発。作業効率も低迷
- 紙のチェックシートでデータを保管・管理しており、検索や分析が困難。紛失や汚損のリスクも顕在

<TULIP導入内容>
チェックシートをTULIPアプリで作成し、ノギス・マイクロメータを接続
- 測定値をワンタッチ入力
- 測定日時・作業者・型式などを紐づけてデータ保存

<TULIP導入効果>
- 目視読み取りや手書き入力の排除によるミス防止、作業効率化
- チェックシートの保存・管理・pdf化などの間接作業排除
- 加工のばらつきの統計的分析による改善改良やPDCA活動の実現

【TULIP導入事例】マイクロメータ・ノギス測定

生産現場では重要な工程として品質検査があり、
今までは目視検査(人の目による検査)が主流でした。

目視検査は高い精度で検査ができる一方、ヒューマンエラーの発生や検査員の体調管理、
少子化による検査員の減少など多くの問題も抱えています。

また、ルールベースによる画像検査という手法もありますが、
得意な検査と不得意な検査があるため、
検査によっては導入しても精度が高くならない可能性もあります。

そんな検査工程にお悩みの企業に向けて
AIを活用した外観検査システム【Phoenix】を開発しました。

AIを活用して自動で検査する仕組みを構築することで、
熟練の検査員にも負けない検査精度が実現可能です。
詳しくは資料のダウンロードをお願いいたします。

【Phoenix】は
これまでに自動車業界・食品業界を中心に、日本を代表する業界トップの企業を含めた、様々な製造業の企業に導入いただいています。

検査工程の見直しやAIを活用した検査自動化に興味をお持ちの方はお気軽にお問い合わせ下さい。
事例を交えながら丁寧に説明いたします。

『脱目視検査 』AI×画像検査システムで新しい検査工程の仕組みを

当社での製造ラインの自動化・省力化の提案事例をご紹介いたします。

製品検査のラインに画像センサーによる検査装置を導入。
効率を大幅に向上させるご提案をいたしました。

当社では自動化・省人化装置の開発・設計を軸に、
お客様の様々な課題解決に取り組んでおります。
ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。

【事例概要】
■導入内容:画像センサーによる検査装置
■効果:効率を大幅に向上させる

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【課題解決事例】画像センサーによる検査自動化

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品質管理・検査DXにおける目視検査の限界

品質管理・検査DXにおける目視検査の限界とは?

製造業やIT分野における品質管理・検査プロセスにおいて、従来から行われてきた目視による検査には、その効率性、精度、そして持続可能性において限界が存在します。DX(デジタルトランスフォーメーション)推進の観点から、これらの限界を理解し、克服することが重要です。

課題

検査員の属人的なスキル依存とばらつき

熟練した検査員に依存するため、経験や集中力によって検査結果にばらつきが生じやすく、品質の安定化が難しい。

検査速度と生産性のボトルネック

目視検査は時間がかかり、大量生産や高速な開発サイクルに対応しきれず、全体の生産性を低下させる要因となる。

微細な欠陥の見落としリスク

人間の視覚では捉えきれない微細な傷、異物、または複雑なパターンにおける異常を見落とす可能性があり、品質低下につながる。

検査員の疲労と集中力低下によるミス

長時間の単調な作業は検査員の疲労を招き、集中力の低下から誤った判断や見落としのリスクを高める。

​対策

画像認識AIによる自動検査の導入

高精度な画像認識AIを活用し、製品やコードの異常を自動で検出し、人手に頼らない客観的かつ迅速な検査を実現する。

データ駆動型品質管理システムの構築

検査データを一元管理し、AI分析を通じて傾向や原因を特定。継続的な改善サイクルを回し、品質向上と効率化を図る。

ロボットビジョンと組み合わせた自動化

産業用ロボットに高度なカメラシステムを搭載し、物理的な製品の検査を自動化。複雑な形状や複数箇所の一括検査を可能にする。

クラウドベースの検査プラットフォーム活用

どこからでもアクセス可能なクラウドプラットフォームで検査プロセスを共有・管理。リアルタイムでの状況把握と迅速な意思決定を支援する。

​対策に役立つ製品例

AI画像解析ソフトウェア

画像データから欠陥や異常を自動で識別し、目視では困難な微細な差異も高精度に検出することで、検査の精度と速度を向上させる。

自動検査システム構築サービス

既存の製造ラインや開発プロセスに合わせた自動検査システムを設計・構築。AI、ロボット、センサーなどを統合し、包括的な品質管理を実現する。

クラウド型品質データ管理ツール

検査データをクラウド上で集約・分析し、リアルタイムでの品質状況の可視化や、AIによる傾向分析を可能にする。属人的な管理からの脱却を支援する。

産業用ロボット向けビジョンシステム

ロボットアームに搭載することで、製品の形状、色、表面状態などを詳細に検査。人では難しい角度や位置からの検査も可能にし、検査範囲を拡大する。

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