ABEJAと武蔵精密工業が深層学習による検品自動化で協業、2018年度から試験運用

ABEJAは武蔵精密工業と協業し、ディープラーニング技術を活用した検品自動化の実証実験を実施。2018年度から武蔵精密工業の工場内で試験的な運用を開始する。

公開 2018年03月05日 07時01分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

印刷する連載新着通知を受け取る

　ABEJA（アベジャ）は2018年2月19日、武蔵精密工業と協業し、ディープラーニング技術を活用した検品自動化の実証実験を実施、2018年度から武蔵精密工業の工場内で試験的な運用を開始すると発表した。

　輸送用機械器具の製造、販売を手掛ける武蔵精密工業では、生産性向上の取り組みの一環として、工場の自動化に早くから着手してきた。しかし、熟練作業者の経験やノウハウに大きく依存する検品工程は自動化が困難で、課題が残っていたという。そこで、ビッグデータを基に良否判定が行えるディープラーニング技術に着目。2017年から社内プロジェクトとして、検品工程におけるAI導入を模索してきた。

◎編集部イチ押し関連記事：

&raquo 人間による官能検査から3Dスマートセンサーによる非接触検査へ

&raquo 国内製造業のガラパゴス化を解消へと導くリンクス――アジア市場への進出も

&raquo 量産ラインで本格稼働する「3Dマシンビジョン」、その仕組みと導入メリット

&raquo 深層学習により多様なフォントを高精度に認識、画像処理ツールの最新版

&raquo マウス操作で産業用検査装置向け画像処理アプリを構築できる統合型開発環境

約4カ月の実証実験で、作業者の検品と同等精度の学習済みモデルを構築

　ABEJAと武蔵精密工業とによる協業では、実証実験として武蔵精密工業が製造する四輪車用部品であるベベルギヤの画像データをディープラーニング技術で解析し、良品と不良品を見分け、不良品のみを検出する学習済みモデルを構築した。ちなみに、実証実験におけるデータ蓄積、アノテーション、教師データ作成、学習済みモデルの構築と精度検証などの一連の工程は、ディープラーニングを活用したオープンプラットフォーム「ABEJA Platform」上で行われている。

　もともと武蔵精密工業が製造するベベルギヤは高品質であるため、不良品が製造される割合が非常に低く、目視による検品工程の自動化が難しかった。そのため両社は、不良品データが著しく少なくても不良品を確実に検出できるよう連携を進め、実証実験の中でさまざまな創意工夫を施したという。

検品の自動化概略図（出典：ABEJA）

　例えば、武蔵精密工業は製造装置の内製化で培った技術力を生かし、対象物をカメラで的確に捉え、データ取得するための環境を構築。一方、ABEJAはオートエンコーダー（自己符号化器）をはじめとした複数手法を組み合わせることで、良品データのみから不良品を判断する方法を確立、モデル精度の向上に努めたという。こうした取り組みの結果、約4カ月間の実証実験で、作業者が目視で行う検品と同等の精度を持つ学習済みモデルの構築を実現した。

　引き続き両社は、実証実験で構築した学習済みモデルの調整を行い精度向上を図り、ABEJA Platformの継続的なインテグレーション（モデルの再学習や更新）と監視機能を用いて、2018年度には試験的な運用に移行する予定だとする。