製造業の品質管理において、画像検査は効率的かつ高精度な検査を実現する手法として広く活用されています。本記事では、画像検査の基本から仕組み、種類、目視検査との比較、導入ポイント、AI活用事例まで体系的に解説します。

画像検査とは（定義/外観検査・目視検査との違い）

画像検査とは、カメラで撮影した画像を分析して製品の品質を判定する検査手法です。目視検査の自動化・効率化を実現します。

画像検査の定義

画像検査は、カメラと画像処理技術を組み合わせて製品を検査する方法です。製品を撮影し、画像を分析することで良品・不良品を判定します。

人間の目に代わってカメラが製品を「見て」、コンピュータが判定を行います。24時間365日、一定の基準で検査を継続できる点が特徴です。

傷、汚れ、変形、色むら、異物混入など、外観に関するさまざまな欠陥を検出できます。製造ラインに組み込むことで、全数検査の自動化が可能になります。

外観検査との関係

外観検査は、製品の見た目を確認する検査全般を指します。画像検査は、外観検査を実施するための手法の一つです。

外観検査には、目視検査と画像検査の両方が含まれます。目視検査は人間が目で確認する方法、画像検査はカメラとコンピュータで確認する方法です。

画像検査は、外観検査の自動化手段として位置づけられます。

目視検査との違い

目視検査と画像検査には、いくつかの重要な違いがあります。

目視検査は人間の判断力を活かせますが、疲労や個人差による精度のばらつきが課題です。長時間の作業では集中力が低下し、見落としが発生しやすくなります。

画像検査は、一定の基準で安定した検査を継続できます。人間のような疲労がないため、24時間稼働する製造ラインにも対応可能です。

一方で、画像検査は設定した条件でしか判定できません。複雑な判断が必要な場合は、人間の判断が必要になることもあります。

仕組み（画像センサ/アルゴリズム解析）

画像検査がどのようにして欠陥を検出しているのか、その仕組みを解説します。

画像センサによる撮影

画像検査の第一歩は、カメラによる撮影です。画像センサが製品を撮影し、デジタル画像として取り込みます。

カメラの選定は検査精度に大きく影響します。解像度、フレームレート、センサーサイズなど、用途に応じた適切な仕様を選択します。

照明も重要な要素です。欠陥を浮き上がらせる照明を設計することで、検出精度が向上します。同じ欠陥でも、照明によって見え方が大きく変わります。

画像の前処理

撮影した画像は、そのままでは分析に適さない場合があります。前処理により、画像を最適化します。

二値化は、画像を白と黒の2色に変換する処理です。対象物と背景を明確に分離し、分析を容易にします。

ノイズ除去は、画像に含まれる不要な情報を取り除きます。エッジ強調は、対象物の輪郭を明確にします。

前処理の品質が、最終的な検査精度を左右します。

アルゴリズムによる解析

前処理された画像を、アルゴリズムで分析します。欠陥の特徴を検出し、良品・不良品を判定します。

パターンマッチングは、あらかじめ登録したパターンと照合する方式です。基準画像との差異を検出して判定します。

エッジ検出は、画像内の輪郭を抽出する手法です。形状の異常や欠けを検出するのに有効です。

面積計測や濃度分析など、複数の手法を組み合わせることで、より正確な判定が可能になります。

種類と方法（画像検査装置/AI画像検査/ルールベースvsAI）

画像検査には、いくつかの種類があります。それぞれの特徴を理解し、用途に応じて選択することが重要です。

従来型画像検査装置

従来型の画像検査装置は、ルールベースの画像処理を行います。あらかじめ設定した条件に基づいて判定します。

「傷の長さが○mm以上なら不合格」「色の濃度差が○%以上なら異常」といった明確なルールを定義します。条件を満たすかどうかで判定を行います。

設定が明確なため、判定基準がわかりやすい点がメリットです。定型的なパターンの検出には効果的です。

一方で、複雑なパターンには対応が困難です。新しいタイプの欠陥が発生した場合、ルールの追加や調整が必要になります。

AI画像検査

AI画像検査は、ディープラーニングなどのAI技術を活用した検査方式です。形状や大きさに揺らぎがある「欠陥」と定義した情報を与えると、人間の判断と同じような基準で欠陥を判定できるAIが作成できます。

人間が「どこを見るか」を指定する必要がありません。AIが自ら「どこに注目すべきか」を学習し、複雑なパターンも認識できます。

未知の欠陥も検出できる可能性がある点も強みです。

ルールベースとAIの比較

ルールベースとAIには、それぞれ得意分野があります。

ルールベースは、条件が明確な検査に適しています。寸法測定や有無確認など、基準が数値化できる検査に効果的です。

AIは、複雑なパターン認識に優れています。傷や汚れなど、形状や位置が一定でない欠陥の検出に適しています。

両者を組み合わせたハイブリッド方式も有効です。定型部分はルールベース、非定型部分はAIで判定する役割分担です。

目視検査との比較

画像検査と目視検査を比較し、それぞれの特性を整理します。

精度の比較

目視検査の精度は、検査員のスキルと体調に依存します。熟練者は高い精度を発揮しますが、疲労により低下することがあります。

画像検査は、一定の精度で安定した検査を継続できます。設定した条件に対しては、人間より高精度な検出が可能です。

ただし、画像検査は設定した条件外の異常には対応できません。想定外の欠陥は見落とす可能性があります。

速度の比較

画像検査は、高速な検査が可能です。1秒間に数十個以上の製品を検査できる装置もあります。

目視検査では、このような高速検査は困難です。人間の認識速度には限界があります。

高速な製造ラインでの全数検査には、画像検査が必要不可欠です。

コストの比較

初期コストは、画像検査のほうが高くなる傾向があります。装置の導入費用とセットアップ費用が発生します。

長期的には、人件費の削減により画像検査が有利になることが多いです。24時間稼働の製造ラインでは、複数シフトの人員が不要になります。

投資回収期間を試算し、導入の妥当性を判断することが重要です。

メリットと導入ポイント（レンズ・照明選定）

画像検査のメリットと、導入時に押さえるべきポイントを解説します。

画像検査のメリット

24時間365日の自動検査が可能になります。人間のような疲労や集中力低下がなく、安定した検査を継続できます。

検査データの自動記録と蓄積ができます。トレーサビリティの確保と、品質傾向の分析に活用できます。

省人化と工数削減を実現できます。ある建設業界の事例では、検査時間を5分から20〜30秒に短縮しました。

レンズの選定

レンズの選定は、検査精度に直結します。検出したい欠陥のサイズと、撮影距離を考慮して選択します。

分解能は、どれだけ細かい対象を識別できるかを示す指標です。微細な欠陥を検出するには、高い分解能が必要です。

視野と作業距離のバランスも重要です。広い範囲を撮影するか、細部を拡大して撮影するかで、適切なレンズが異なります。

照明の選定

照明の設計は、画像検査の成否を左右する重要な要素です。同じカメラでも、照明によって検出能力が大きく変わります。

正反射と拡散反射を理解し、欠陥が浮き上がる照明を設計します。傷を強調したい場合と、色むらを検出したい場合では、適切な照明が異なります。

照明の種類には、リング照明、バー照明、同軸落射照明などがあります。検査対象と欠陥の種類に応じて選択します。

導入時の注意点

トライアル検証を十分に実施することが重要です。本格導入前に、実際の製品で検出精度を確認します。

環境条件の管理も必要です。振動や温度変化が検査精度に影響することがあります。

運用体制の整備も忘れてはなりません。装置のメンテナンスや、判定基準の見直しなど、継続的な運用が求められます。

AI活用と事例

AI画像検査の具体的な活用事例を紹介します。

繊維業界での活用

ある繊維メーカーでは、生地の欠陥検査にAI画像検査を導入しました。従来の検査機では感度を上げると過剰検知が発生していました。

AI導入により、目視検査する画像数を10分の1に削減しました。過検知が減少し、検査効率と精度が向上しています。

既存システムを補完する形で導入したため、業務フローを大きく変えずに効果を発揮しています。

建設業界での活用

ある大手建設会社では、鉄筋継手の外観検査にAI画像検査を活用しています。従来は1カ所あたり5分程度かかっていた検査が、20〜30秒で完了するようになりました。

検査時間を約90%削減しています。スマートフォンで撮影するだけで自動判定できる手軽さも評価されています。

現場での品質管理が効率化され、検査員の負担軽減と品質向上を同時に達成しています。

インフラ業界での活用

ある電力会社では、送電設備の点検にAI画像検査を導入しました。車両に搭載したカメラで走行しながら撮影し、AIがリアルタイムで異常を検知します。

従来の2名体制から1名体制への削減に成功しました。期待を上回る検知精度を達成し、設備トラブルの未然防止に貢献しています。

広範囲の設備を効率的に点検できるようになり、保守業務の効率化が実現しています。

NTTドコモソリューションズが提供するAI外観検査ソリューション「Deeptector」は、ディープラーニングを活用した高精度な画像検査を実現します。複雑な欠陥パターンにも対応でき、ルールベースでは難しかった検査の自動化が可能です。

Deeptectorの導入をご検討中の方には、無料トライアルや個別相談、デモ体験をご用意しています。ぜひ トライアル相談ページ よりお問い合わせください。

※「Deeptector」はNTTドコモソリューションズ株式会社の登録商標です。

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