Roll to Roll検査の過検知をAIで自動判定する無料セミナーが7月31日に開催

発表内容のポイント

• 既存のシート検査装置をそのまま活用し、AIで2次判定を自動化する手法を解説
• 導入時のハードルとなるアノテーション作業が一切不要な独自のAI技術を紹介
• 過検知による目視確認の手間を削減し、歩留まり改善と人員削減を目指す内容

発表の背景

Roll to Roll方式による連続生産では、微小な欠陥の流出を防ぐために検査装置の感度を上げると、良品まで不良と判定してしまう「過検知」が多発する課題があります。これにより、人が目視で再確認する「2次判定」が発生し、現場の人員コスト圧迫や歩留まり悪化、作業の属人化を招いていました。既存設備を活かした効率化が求められています。

何が発表されたのか

セミナーでは、既存のシート検査装置が過検出した画像から、AIが「真の欠陥」のみを瞬時に選別する「フォルダ監視」機能が紹介されます。この技術は、事前のタグ付け作業（アノテーション）を必要とせず、数分で判定モデルを構築できる点が特徴です。これにより、目視による2次判定の負担を軽減し、検査工程の省力化と歩留まり向上を両立させる具体的なアプローチが事例とともに解説されます。

製造業・生産管理への見方

フィルムや金属シートなどの連続生産ラインを持つ製造現場にとって、外観検査の過検知は生産性を阻害する大きな要因です。本セミナーで紹介される手法は、高額な検査装置全体を買い替えることなく、既存の設備環境を維持したままAI技術を追加して検査精度を最適化するアプローチです。DX推進において、既存資産を有効活用しながら目視検査の属人化解消や省人化を進めたい生産管理担当者にとって、実用的な情報収集の機会となります。

現場で確認したいポイント

• 自社のRoll to Rollラインにおける過検知の発生頻度と、目視再確認にかかる工数
• 既存のシート検査装置から出力される画像データを、提案手法にそのまま連携できるか
• アノテーション不要とされるAIモデルが、自社の扱う製品の欠陥特徴に適合するか

確認しておきたい点

本セミナーで紹介されるAI技術が、あらゆる素材や特殊な欠陥形状に対して同等の判定精度を発揮するかどうかは、自社の検査画像を用いた検証が必要です。また、同業他社や個人からの参加は断られる場合があります。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社Phoxterの公式ホームページです。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報