ダイヤテックス社の実生産ラインで「TESRAY Rシリーズ」⁠が検査精度100%⁠を達成

「TESRAY Rシリーズ」⁠の概要

「TESRAY Rシリーズ」⁠は、「ロールtoロール」⁠の生産方式によって製造されるあらゆるシート状の製品の外観検査を行うことが可能で、AIだけでなく、コンベアや撮像光学ユニットなどのハードウェア、装置を制御するソフトウェアがオールインワンで搭載された汎用型ソリューションです。生産ラインの前後設備との連携にも対応しており、生産ラインの省力化に貢献します。

検査性能のコアとなる「TESRAY Rシリーズ」⁠に搭載されているAIアルゴリズムは、従来よりシート形状の製品検査で活用されてきたルールベースの欠陥探知機では実現できなかった正常部の過検出を抑制することができます。

具体的には、製品品質や外観上問題がない繊維のヨレなど、異常部に酷似した正常部を過検出せずに異常部のみを検出することが可能です（画像は、ダイヤテックス社様ご提供）。

正常品⁠／⁠異常品における撮像画像、AIアルゴリズムの推論結果の例です（それぞれこの順に掲載）。

1. 正常品：⁠キンク（繊維のよれ）⁠の特徴があるが、後工程等の処理等で品質⁠/⁠見栄えに影響しない正常品をAIアルゴリズムは過検出せず正常品と判定。AI推論結果では、AIはキンク（繊維のよれ）⁠に一定量の注目（緑色）⁠をしているが、過検出には至っていない
2. 異常品：⁠上記のキンクと形状が類似した異物をAIアルゴリズムは見逃さずに異常品と判定。正常品のAI推論結果に比べ、AIは異物に明らかに多く注目（赤色）⁠している

「TESRAY Rシリーズ」⁠の特徴

AI x HW x SWすべてを内蔵した「TESRAY Rシリーズ」⁠には6つの特徴があります。

• 「ロールtoロール、シート」⁠などの生産方式で生産されるあらゆる工業製品、食品に対応（例：⁠フィルム品、繊維織物、不織布、薄板の鋼板、麺類などの食品等）
• ルールベースの欠陥探知機では実現できなかった正常部の過検出の抑制が可能
• 生産ラインにおいて、生産設備の仕様、生産速度を変えずに、既存検査装置からの置き換え、または前後の設備との連携が可能
• 異常検出時には異常部の画像をリアルタイムにモニターに表示。製品の座標も合わせて表示することができ、異常品のエビデンス構築が可能
• 検出した異常種類を識別し、検出数を集計することが可能。集計データを用いた品質向上のためのビッグデータ活用が可能
• 導入後に異常の種類が増えたり、新しい製品が検査の対象となった場合でも、AIの追加学習が可能であり、また別工場への横展開が可能

会社名：ダイヤテックス株式会社

国内養生テープのリーディングカンパニーです。

検査内容：生産ライン上での、養生テープの外観検査

養生テープの品質上問題のない一時的な「よれ」⁠などを異常と検出せずに、製造中に発生するキズや異物の検出を行いたい。

背景

ダイヤテックス社では、現在画像処理技術を用いた欠点探知機にて養生テープの不良箇所を検知しておりますが、探知レベルを上げると異常箇所の過検出（正常部を異常部と判定すること）⁠が生じ、場合によっては製品不良となる実際の異常の100倍以上の不良箇所を検出し、目視による再検査実施という作業負荷が重い状況となっておりました。また、異常の分類や程度を定量化できず、作業員の経験や目測にて良否の判断をされておられました。

製造ラインへ導入までの経緯

上記のような状況のなか、同社では、異常箇所の過検出が発生してしまう欠点探知機に取って代わる新しい技術を模索しているなかで、AI技術に着目されていました。

そういったなか、ロビットが開発を進めるAI外観検査ソリューションTESRAYの導入に着手され（2021年2月18日 プレスリリース。事例ページ）、POCにて異常部検出99%⁠超、正常部過検出0%⁠の高精度の異常検出成果を実現するとともに、実機導入に向けての設計、開発、製造をロビットへ発注されました。

満を持して、2021年秋に、同社製造ラインへAI外観検査ソリューション「TESRAY Rシリーズ」⁠が納入され、2022年より本格稼働を開始しました。

TESRAY Rシリーズで実現したこと

検査品質の向上、作業員の負担軽減

• AI技術を活用した養生テープの外観検査において、異常検出率100%⁠を実現し、画像処理技術をベースにしたルールベースの欠陥探知機では実現できなかった正常部の過検出の抑制を実現
• 異常検出時には異常部の画像とともにリアルタイムにモニターに表示し、全長方向、全幅方向の座標も合わせて表示することで、異常品のエビデンスを構築
• 1ロットごとに検査情報を集計しているため、異常種類の傾向や発生頻度等の検証など、品質向上のためのビッグデータ活用が可能
• ルールベースの技術で発生した過検出品の再確認といった、作業員の負荷を軽減
• AI技術の導入より熟練の作業員でなくとも、異常部の選別が可能となり検査品質の安定化を実現

工場への導入容易性

• 既存の養生テープの生産ラインにおいて、既存設備のレイアウトを変更することなく省スペース空間に装置を設置し、生産設備の仕様、生産速度を変えずに、ラミネート工程における既存検査装置からのTESRAY技術の置き換えを実現
• 養生テープの色違い（赤色、茶色、緑色）⁠など、多品種ロットにも1つのシステムで検査を実現

AI導入後の保守体制の確立

• 実生産ラインで検査した画像データをもとにAI学習ができるため、短期間でのAIアップデートが可能
• 生産ラインとは別に、AIの追加学習用のオフライン装置を導入することにより、既存ラインとは別の製品が検査の対象となった場合でも、生産ラインを止めずにAIの追加学習が可能な環境を構築