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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
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　製造業において日々大量に生産する製品の中に不良品が混入していないか。現状、多くの企業が目視で行っているこの作業を、ディープラーニング技術を用いて自動化する動きが出てきた。

　 自動車向け機械部品を製造する武蔵精密工業は、ディープラーニング技術の一種「autoencoder」を用いて自社工場で製造した製品の中から不良品を検出する技術を開発した（図1）。約8万5000枚の訓練画像を自社で用意し、学習させた。

　 現場の生産ラインへの適用はまだこれからだが、「人の目視検査に近い精度をほぼ実現できた」（同社 代表取締役社長の大塚浩史氏）とする。AIベンチャーのABEJAと共同開発した。

図1 武蔵精密工業の不良品検知システムの外観
図1 武蔵精密工業の不良品検知システムの外観
6軸ロボットアームで検品対象のワークを把持し、全周画像撮影用の装置内に入れる。（写真：武蔵精密工業）
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