PR

 理経は、画像解析AI(人工知能)によって外観検査を自動化するシステムの提供を開始した(図、ニュースリリース)。開発は、ITスタートアップのニュージーランドMindhive。理経は、カメラや照明の選定からAIを用いた外観検査プログラムの作成、システムの構築、本格稼働までを一気通貫で支援する。

図:AI画像解析による良否判定のイメージ(出所:理経)
図:AI画像解析による良否判定のイメージ(出所:理経)
[画像のクリックで拡大表示]

 同システムは、自動車部品の傷・汚れ・異物の検出や革の傷・色ムラの判定といった用途で実績がある。光や粉じんなどに関するさまざまな条件下で高い精度を実現できるのが特徴だ。iOSとAndroid、GPUとCPUのいずれでも動作する。

 システムの導入に当たっては、Mindhiveが過去に対応した検査実績から得た知見を生かし、画像解析の専門家が独自のプラットフォームを利用してプログラムを作成する。これにより、判定精度の高い外観検査プログラムを実現できるという。

 理経によると、製造業向けの画像解析市場では、簡易かつ低価格なプラットフォーム型のシステムが多い。この場合、ユーザー側で外観検査プログラムを作成できる利点があるものの、判定の精度が上がらないときに解決が難しいという課題もあった。

 同システムの提供開始に合わせて同社は、経済産業省の中小企業支援策である「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金(ものづくり補助金)」の申請支援も始めた。同補助金の補助額は100万〜1000万円で、中小企業者の補助率は1/2、小規模企業者の補助率は2/3。同補助金の申請で高い採択率を有するコンサルタントがサポートし、事業計画や経営革新計画を作成する。

 現状、ディープラーニング(深層学習)などを活用したシステムでは1000万円を超えるコストが発生するケースも多く、導入の障壁になっているという。補助金を得られれば、中小企業でも初期費用を抑えながら外観検査を自動化できる。