更新日: 2026年8月18日
製造現場における外観検査の自動化・デジタル化は、労働人口減少に伴う熟練検査員の確保や技能伝承という課題を解決するための重要な要素である。一方で、実際の現場では異常データの収集が困難なケースが多く、AI手法の導入を妨げる要因となっている。そこで本研究では、正常画像のみで高精度な判定が可能な最新の異常検知AIアルゴリズムPatchCoreを導入し、地域企業が外観検査や異常検知AI活用のイメージを持つデモシステムの開発に取り組んだ。
まずPatchCoreを用いた性能検証において、工業用画像の各種カテゴリで極めて高い判別性能（AUC値）を確認した。さらに、習得した異常検知AIモデルをエッジAIにて動作するよう実装し、製造現場での実際の活用を模擬した「見える化デモシステム」を構築した。このシステムは、信号灯、操作ボタン、I/Oターミナルと連携し、異常箇所をヒートマップで表示することで、現場の生産ラインにおける運用を再現している。今後は、構築したシステムやAIモデルを活用し、地域企業へのAI内製化支援や勉強会を通じて、異常検知AI技術の普及と県内ものづくり企業の競争力強化に貢献することを目指す。
【地域企業競争力強化支援事業 令和５年度～令和７年度】／ 技術シーズ（令和７年度終了課題）
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