目視検査の課題と対策とは?外観検査装置による自動化で生産性を向上

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製造業の品質管理で重要な工程である外観検査。その方法の1つが、人の目による目視検査です。

  

現在も広く実施されていますが、目視検査には品質のバラツキや人手不足による人件費高騰などさまざまな課題があります。

       

本記事では目視検査の目的や方法を紹介した上で、注目されている自動化について解説します。

目視検査とは

目視検査は、製造業で実施されている代表的な外観検査の方法です。その名の通り、人の目で見て製品の状態を検査します。

製造現場で従来からおこなわれる品質検査方法

外観検査とは、製品や部品の形状や構造、仕様などが基準を満たしているかをチェックする品質管理工程です。外観検査を、検査員の目視によって実施するのが目視検査になります。

長年、目視検査は外観検査の主流であり、視覚、嗅覚、味覚など人の五感を使って品質を評価する「官能検査」の代表的な手法です。検査項目、内容によっては高度な知識や経験を必要とする場合もあります。

人間の目で実施するため初期導入コストが低い

目視検査は特別な設備を必要としないため、イニシャルコストを低く抑えることが可能です。検査内容によっては、人員の確保ができればすぐに検査を開始できます。検査項目や基準の変更にも、柔軟に対応できる点もメリットです。

       

目視検査のデメリット

広く製造業の外観検査の手法となっている目視検査ですが、課題もあります。デメリットとして、検査品質と働き手、コストという3つの課題が存在します。

検査品質にバラつきが出やすい

目視検査は人間がおこなうため、センサでは難しい細やかで複雑なチェックが可能です。しかし一方で、検査員により評価がバラついてしまう問題があります。疲労による見落としなどヒューマンエラーも発生しやすくなります。

また、検査項目によっては検査員の習熟度により評価のブレが発生するため、均一した基準で評価することが困難です。

熟練検査員の高齢化による技術継承の課題

目視検査の検査項目や水準は企業や製品により異なります。中には高度な知識や経験が必要なものもあり、熟練検査員の経験や勘に頼っているケースは少なくありません。

製造業では従業員の高齢化と若手人材の不足が続いています。目視検査についても、検査員の高齢化による退職や後継者不足により、技術継承が課題となっているのです。

人件費の高騰によるコスト増加

少子高齢化が急速に進む中で、製造業でも慢性的な人手不足が続いています。目視検査は、設備投資は小さく済むものの、コストの大半が人件費となっています。そのため、人件費高騰の影響を受けやすく、検査コストに直結してしまう点が課題です。

加えて生産量を増やした場合、検査員を増員する必要があるため外観検査にかかるコストも上昇します。そもそも人手不足の中では人材の確保も簡単ではありません。生産性が高まるほど目視検査での対応が難しくなるのです。

外観検査は自動化へ

目視検査の課題を解決するために、注目されているのが、画像処理による検査の自動化です。

画像処理による自動化の流れが本格化

外観検査の自動化とは、これまで人が目視でおこなっていた検査を設備(外観検査装置)を用いて実施する方法です。

外観検査装置では、人の目の代わりにカメラを用い、良品と不良品を識別します。目視検査と比較し初期コストは大きくなりますが、検査の質の統一が可能で、生産量の増減に柔軟に対応できるなどのメリットがあります。

熟練検査員の高齢化や人手不足もあり、製造業で省人化が進む中で、外観検査の自動化も拡大しています。

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画像認識技術の発展が寄与

外観検査の自動化が進む理由の1つとして、カメラの高解像度化とコンピュータの処理能力の進化、それに伴う画像認識技術の向上、AIの進化が挙げられます。

画像認識による外観検査は、室内の明るさや光学機器の設置角度などの検査環境の構築が必要です。しかし、センサの進化や画像処理技術の高度化・メーカごとの蓄積ノウハウにより、導入のハードルが下がり、より多くの場面で利用される様になりました。

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機械学習により精度が向上

画像認識に特化したAIの活用は、機械学習によりさらに高度化しています。機械学習とは、事前に人間の判断結果を教師データとして学習させ、コンピュータでも同様の予測・識別結果を得られるようにすることです。

機械学習ではコンピュータが学習データを元に判断ルールを作るため、事前にルールや判断基準を網羅する必要がありません。

目視検査では、検査員が意識していない判断基準やルールが存在することが多くあります。このような事前に把握・定義できないルールも検査に活用できるのが機械学習を用いるメリットです。

  

目視検査を自動化するメリット

事業環境が厳しく、変化が激しくなる中で、目視検査を外観検査装置により自動化することで競争力が生まれます。従来の目視検査を見直すメリットを3つ紹介します。

統一した判断基準で品質維持が可能

人による検査と比べた機械化のメリットとして、検査基準が統一され、ブレがなくなる点が挙げられます。

目視検査は、定量化しにくい基準での評価や、機械では判別が難しい不良品を発見できるなどメリットがあるものの、基準が属人化しがちでバラツキが発生しやすい欠点があります。また、検査員の疲労度合いや体調、集中力による影響を受けやすく、ヒューマンエラーが発生することも問題です。

外観検査装置を利用すれば客観的なデータに基づいた判定をおこなうため、検査品質のブレがなくなります。検査基準が変わった場合もデータの修正によりすぐに対応できます。

またセンサ性能によっては、目視では発見できない微細な傷や異物を発見できるため、検査精度が向上し、高い品質の維持が可能です。

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人件費を削減でき繁閑に対応しやすい

目視検査では検査員の人件費のほか、人材採用や育成に関するコストが発生します。労務管理も必要になるため、自動化により販管費の削減が期待できます。繁忙期・閑散期や生産量に合わせた人員調整の手間も不要です。

外観検査自動化の導入コストは大きくなりますが、ランニングコストはさほど大きくならない点もメリットです。

近年、労働人口減少によって働き手確保が難しくなり、人件費も高騰が続いています。このような状況は当面継続すると考えられるため、機械化をいち早く進めることは事業の継続性維持や競争力向上に効果的と言えます。

生産量の維持・増加に寄与できる

製造業にとって生産量を維持・増加することは、企業の利益に直結する重要なポイントです。クライアントから求められる生産量を安定的に供給することによって企業活動が成り立ちます。

しかし、生産量を増やすということは、求められる検査数も同時に増えることになります。そのため、増加する検査数に対応して人員を配置することができない企業は、生産量の増加(利益の増加)の機会を逃すことになります。

その一方で、外観検査装置を導入することによって、24時間対応の検査体制を構築するハードルがぐっと下がるため、生産量増加への貢献が期待できるようになります。

  

目視検査を自動化するURCP

宇部情報システムは目視検査を自動化するための画像処理検査ソリューションURCPを提供しています。

これまで多くのお客様の現場で目視検査を自動化してきた画像検査ノウハウをパッケージ化しました。汎用的な検査については標準で搭載し、さらにお客様用にカスタマイズして最適な画像検査システムをご提供することができます。

現在目視検査で取り組まれている検査内容を詳細に把握し、画像検査で実現できるようシステム構築から撮像条件の設定、画像処理プログラムおよび判定アルゴリズムの構築までワンストップでご提案いたします。

無償のサンプル評価も実施しておりますので、目視検査でお困りでしたらお気軽にご相談ください。

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