ソリューション

AI外観検査プラットフォーム「TAiVIS」

製造業において、不良品の流出を防ぐための重要な工程として、様々な外観検査が行われております。レーザーやカメラを使って製品表面の傷や欠陥を調べる場合など、自動的に見分ける検査装置を導入するケースもありますが、最終チェックは人の目に頼らざるを得ないのが現状です。この課題に向けた解決手段のひとつとして、“AIを活用した外観検査”が注目されています。目視の代わりにAIによる外観検査を行うことにより、検査そのものの精度が向上するだけでなく、将来の労働人口の減少を見据えた省人化、付加価値強化も企業にとって大きなメリットとなります。

ソリューションの概要

東京エレクトロンデバイスが提供するAI外観検査プラットフォーム「TAiVIS」は、お客様の事業課題に合わせて「AI活用」の第一歩を支援します。

(「TAiVIS」TED Ai Visual Inspection System)

活用例

産業用途で組み込み向けに量産対応可能

お客様の環境に応じて学習用のサーバーと推論用のFAPC、AIアプリ、AIアクセラレータカードを提供致し、お客様の外観検査で使用するOK画像とNG画像をサーバーで学習させ学習済みモデルを作成します。そして、学習済みモデルを使用してFAPCで推論を行います。
更に外観検査の際に使用した「OK」「NG」画像をサーバーで再学習させることで継続的な検査システムの認識向上が実現できます。

AIアクセラレーターカードの特長は推論処理の高速化、低消費電力で高性能、外観検査アプリで簡単に分類・認識アプリを構築することができ、数台のPCで行っていた処理をこのAIアクセラレータカードで行うことでシステムコストも低減することができます。

ピンチアウトで拡大

*1. 「Caffe」はBerkeley AI Research (BAIR) で開発されたDLフレームワークです。
*2.「TensorFlow」は「Google Inc」の商標です。
*3. 2018年7月時点で2019年6月リリース予定しており、変更の可能性がございます。

*4. AIアクセラレーターカードについては今後対応予定

特長

  • 省人・省力化:目視検査を自動化  ⇒ カメラ画像をPC側で推論処理しOK・NG判定
  • 目視検査との併用でミスを低減  ⇒ AI推論結果が目視検査を補完
  • モデルを育てることで認識精度を向上  ⇒ 未学習のパターンを再学習させることでモデルをブラッシュアップ
  • アクセラレータカードの利用でシステムコストを低減
  • 既存のシステムへのアドオンでAI推論機能を追加