微細な傷や汚れを目視で見つける外観検査は、高い集中力と経験が必要です。長時間の作業では判定が揺れ、人手不足も深刻になります。画像認識AIはカメラ映像から異常候補を検出し、検査員の判断を支援します。
品質をそろえ記録を残す
一定の基準で全数を確認し、判定画像を保存できるため、原因分析や取引先への説明がしやすくなります。検査員は難しい判定と改善活動へ集中できます。
学習データが成否を分ける
正常品だけでなく多様な不良例を集め、照明や角度をそろえましょう。AIの判定を定期的に人が確認し、新しい不良を学習へ反映する運用が必要です。
人とAIの二重チェックは、見逃しを減らしながら現場の品質知識を次世代へ残します。
