「新品の車に傷…」納車後の悲劇を回避する技術を開発(AI×製造)【論文】

   

目視検査がDX(デジタルトランスフォーメーション)されていく。その最先端の研究を紐解いていこう。

もくじ
課題:車の外装検査の漏れをなくしたい
テーマ:AIによる車の傷検出を確立する
目的:人の目による傷検査の限界を超えること
手法:AIによるへこみの検出・位置特定
結果:人の目を大きく上回る精度が出た

課題:車の外装検査の漏れをなくしたい

私たちが車を購入する際、当然のことながら車の外装にへこみ等の傷がないことを期待している。しかし、製造の最終段階で傷を確認する工程は目視検査で行われることが多く、微細な傷の8割は発見されないという報告もある。

目視検査で傷を発見しやすくするために、2000ルクスの明るさが作業場で採用されているが、この明るさは長時間作業するには視力に影響を及ぼす可能性がある。

外観検査をもっと上手く行うために、実際にどんな研究が行われているのだろうか?
今回は一例として、韓国の蔚山(ウルサン)大学の研究チームの発表を紹介したい。

彼らは、目視による自動車の外装の傷検査における課題を解決するために、R-CNNモデルを用いて自動車のへこみを自動検出し、位置を特定をする手法を提案したのだった。

テーマ:AIによる車の傷検出を確立する

研究チームにおけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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