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外観検査

目視検査とは
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欠陥検出と品質維持のための目視検査プロセスにおけるテクノロジーの使用を示す図
目視検査とは

外観検査は、機器が適切に動作しているか、製造された製品が仕様どおりに作られているかを確認するために、肉眼で欠陥を検出する検査方法です。これには、直接またはデジタル画像を使用してリモートで行われる外観検査が含まれます。

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外観検査の進化

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。

外観検査と非破壊検査(NDT)

外観検査は非破壊検査(NDT)の一種です。非破壊検査では、検査員はシステムまたはコンポーネントを恒久的に変更することなく評価できます。外観検査に加えて、非破壊検査には、放出、放射線、X 線、赤外線、超音波検査などの検査技術も含まれます。

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。

外観検査プロセスの導入

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、次のような手順です。

  • 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すること。
  • 検査をトリガーする条件を定義すること。
  • 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すること。
  • 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すること。
  • 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すること。
  • 外観検査を保守チェックリストに追加すること。
外観検査方法

プロセスが確立されると、組織は、さまざまな方法を使用して、以下のような外観検査を実行します。

  • ランダム・サンプリング。 ランダムに選択された製品または物理的資産に対して品質チェックが実行されます。 製造業では、明らかに目視で分かる欠陥については、多くの場合、製品は生産ラインで適切なチェックが行われます。 
  • フル・マニュアル・サンプリング。 すべての製品は、欠陥を特定するための訓練を受けた人によって、手作業で検査が行われます。 これは、安全ポリシーに沿い、人間工学に基づい設計された装置と適切なツールを用いて行われるべき反復作業を伴う物理的要求の厳しいジョブとなります。
  • 工業用内視鏡検査(RVI)。 遠隔監視カメラ、エッジ・テクノロジー、ドローンを使用して、組織は遠方から安全に機器を監視できます。 この検査ソリューションは、リアルタイムで実施できます。あるいは、接続性の問題がある遠隔地域では、画像の取り込みと分析を後程行うことで、検査を実行できます。
  • 自動外観検査 製品の検査は、カメラ、画像処理メソッド、機械学習アルゴリズムを用いてリアルタイムで行われます。 チームが検査器具を現場に持ち込むにRVIとは異なり、自動外観検査は、通常1カ所のロケーションでオンサイトで実施されます。
外観検査のメリット

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、企業は不良品の廃棄コストを削減したり、修理が必要な資産をより早く特定したりできます。
  • 安全性:RVIを使用すると、企業は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、組織は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:自動外観検査を使用すると、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。
外観検査のユースケース

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。

 

 

自動外観検査とAI

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:これにより、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を活用した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:組織は、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。
IBMソリューション
外観検査ソフトウェア

品質チームや検査チームが、コンピューター・ビジョンの機能を活用できます。IBM Maximo Visual Inspectionは、ディープラーニングを用いたコンピューター・ビジョンを、ビジネス・ユーザーに力を与える外観検査ツールで、より身近なものにします。

IBM® Maximo Visual Inspection
参考情報
製造業における品質向上のための外観検査

ディープ・ラーニングによって、どのように製造業内で外観検査が変化しているのかを説明します。

コンピューター・ビジョンとは

コンピューター・ビジョンについて、また、機械学習とニューラル・ネットワークを使用して、操作に影響する前に欠陥を検出するようにコンピューターに教える方法についてご説明します。

IBM® Maximo Visual Inspectionコードパターン

外観検査で一般的なユースケースとして特定されているさまざまなコード・パターンについてご説明します。

次のステップ

人工知能ビジョン・モデルのラベル付け、トレーニング、導入のための直感的なツールセットであるIBM Maximo Visual Inspectionを使用して、自動視覚検査のためのノーコード・コンピューター・ビジョンを最大限に活用しましょう。

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