目視検査とは

外観検査の最も古く、最も単純な手法は、機器や製品、材料を人間の目で検査することでした。表面レベルの欠陥を検出するのに効果的であるため、現在でも製造業、エネルギー産業、医療分野で使用されています。

デジタル時代以前は、検査員は欠陥を特定するよう訓練されており、時には肉眼で、また場合によってはライトや虫眼鏡などの最も簡単なツールを使って検査していました。しかし、ポータブルで高品質なカメラやドローンの進歩により、外観検査は新たな段階に進化しています。

今日、企業は機械、製造製品、その他の物理的な操作の側面のデジタル画像と動画を収集し、外観検査を行っています。動画や画像による検査は、遠隔地からリアルタイムで実行することも、画像を収集しているカメラを取得した後で確認することもできます。

現在では、外観検査のオートメーションにも人工知能（AI）を活用したソフトウェアが利用されています。コンピューターに画像を読み取り、許容基準を満たしているかどうかを判断するように「教える」ことで、企業は外観検査プロセスを自動化し、時間を節約し、場合によっては精度を向上させることができます。こうした方法は、風力タービンの上部の腐食を特定することから、製品の電子機器内の不良コネクターを特定することまで、さまざまな分野で採用されています。

AIを外観検査システムに導入している良い例が自動車産業です。今日の自動車メーカーは、画像とディープラーニングを使用して、生産プロセスの早い段階で欠陥を迅速かつ一貫して特定しています。

インテリジェント外観検査とも呼ばれるこのテクノロジーにより、組織はさまざまな環境において、より迅速かつ正確に、コスト効率よく検査を実施できます。機械を使用して外観検査を実施することで、企業は貯蔵タンクなどの危険な場所や閉鎖空間に人を立ち入らせないようにすることができ、外観検査のメリットを犠牲にすることなく作業員の安全を守ることができます。

外観検査は非破壊検査（NDT）の一種です。非破壊的な方法により、検査員はシステムやコンポーネントを永続的に変更することなく評価できます。NDTには外観検査に加えて、排出、放射線、X線・赤外線、超音波検査などの検査手法も含まれます。

NDTは製造業や工業オペレーションでよく使用される用語ですが、他のいくつかの業界でも採用されています。例えば、骨折の有無を評価するためのX線検査や、校正者が文書を確認して修正が必要なエラーを指摘することも、非破壊検査の一種です。

外観検査は表面のみを検査するため、組織では他のテスト方法と併用することがよくあります。

あらゆる業界や組織には、外観検査を実施するための独自のプロセスがあります。ただし、外観検査プロセス全体に共通するワークフローがいくつかあります。例えば次のような教訓です。

• 検査が必要なすべての機器、材料、製品、インフラストラクチャーを特定。
  
  
• 検査をトリガーする条件を定義。
  
  
• 欠陥を構成するものに関する明確なガイドラインを作成。
  
  
• これらの検査をどのくらいの頻度で実行する必要があるかを確認。
  
  
• 欠陥やダウンタイムが検出されたときに、それを報告、文書化、対処するための手段を作成。
  
  
• 外観検査を保守チェックリストに追加すること。

プロセスが確立されると、組織は次のようなさまざまな方法を使用して外観検査を実行することができます。

• ランダムに選んだサンプルの検品。ランダムに選んだ製品また物的資産に対して品質検査が実行されます。製造業では、目に見えて明らかな欠陥がないか、生産ラインで製品の検査されることがよくあります。
  
  
• 手作業での全製品の検品すべての製品は、欠陥を特定するための訓練を受けた担当者によって手作業で検査されます。これは、安全ポリシーや人間工学に基づいた設備、適切なツールを使用する必要がある反復的な動作が必要になるなど、肉体的に厳しい仕事になる可能性があります。
  
  
• 遠隔外観検査（RVI）リモート・カメラやエッジ・テクノロジー、ドローンを使用することで、組織は遠くからでも安全に機器を監視できます。この検査ソリューションはリアルタイムで実行できます。また、接続に問題がある可能性のある遠隔地では、画像を取得して後で分析することで検査を実行することも可能です。
  
  
• 自動外観検査カメラや画像処理方法、機械学習アルゴリズムを使用してリアルタイムで製品を検査します。チームが検査機器を現場に持ち込むRVIとは異なり、自動外観検査は通常、1つの現場で行われます。

外観検査は、品質と安全性を確保するために長年にわたって使用されてきました。さらに、次のようなメリットもあります。

• 節約： 欠陥をできるだけ早く特定することで、不良品の廃棄コストを削減し、修理が必要な資産をより早く特定することができます。
  
  
• 安全性： RVIを使用すると危険な環境における欠陥を特定できるため、これまで以上に安全に外観検査を実施できます。
  
  
• 最適化：外観検査は、品質を評価するための迅速で低コスト、かつ非集中的な方法です。自動外観検査を使用すると、実作業時間を短縮して検査プロセスをさらに最適化できます。
  
  
• 時間短縮： 自動外観検査は人間の作業員よりも検査が速く、しかも24時間365日いつでも実行できます。
  
  
• 精度：自動外観検査は、目に見えない、または見逃しやすいわずかな欠陥を検出できるため、人間の目視検査よりも正確です。

品質管理と安全性が最優先される場合、外観検査が使用されます。また、次のような場合には必須とされることがあります。

• 製造業 ：自動車、医薬品、半導体などの製造において、外観検査は製造現場での組み立ておよび外観上の欠陥を特定します。
  
  
• ヘルスケア業 ：医療機器の製造から手術前の機器の検査まで、外観検査は患者の健康と安全に欠かせません。
  
  
• エネルギー業: 外観検査により、採掘や燃料抽出から発電まで、エネルギー業界のさまざまな側面で機器の安全性が向上します。
  
  
• 土木インフラ業：道路、橋、トンネルなどに潜在的な問題がないか検査することは公共の安全のために義務付けられており、こうした検査は数カ月かかることがある上、細部まで注意を払う必要があります。

最近まで、コンピューターがまだ肉眼に追いつかず、外観検査はオートメーションが難しいプロセスでした。しかし、AI機能の最新の進歩により、自動外観検査機能はより効率的かつ正確になりました。

エンジニアが克服しなければならなかった大きなハードルは、コンピューターが画像の内容を処理できないことでした。コンピューター・ビジョンがこの問題の解決に役立ちました。このプロセスにより、コンピューターはデジタル画像、動画、その他の視覚入力から意味のある情報を導き出すことができるようになりました。また、画像を処理できるだけでなく、是正措置を講じたり推奨を行ったりするために使用できるデータの洞察を生成することもできます。

コンピューター・ビジョンが提供する機能の一部を以下に示します。

• 画像認識 ：コンピューターは画像から物体、場所、人物、手書き文字を識別するなど、コンテキストと意味を引き出すことができます。
  
  
• オブジェクト検出 ：この技術は、オブジェクトの周囲に境界を描くことで画像または動画内のオブジェクトを識別して位置を特定し、オブジェクトのコンテキスト内での詳細な検査を可能にしています。
  
  
• 遠隔監視 ：遠隔外観検査と同様に、遠隔監視では、人間またはAI搭載テクノロジーを使用して、画像または動画を介してオブジェクトを確認および検査します。
  
  
• 予測資産管理 ：機械や資産からデータを取得して、資産のライフサイクル全体にわたる健全性を把握し、このデータを活用して障害が発生する時期を予測できます。
  
  
• 作業員の安全警告：閉鎖されている空間やその他の管理区域内で危険な状況が検出されると、システムは作業員に潜在的なリスクを警告できます。