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最新の物体検出モデルが、製造業における品質検査の自動化にどのように役立つかをご紹介します。
品質検査は、製品が要求される品質基準を満たしていることを保証する、製造過程における重要な作業である。しかし、従来の検査方法を用いて品質を評価することは、製品の複雑さが増すにつれてコストがかさむ可能性があります。
製造業者は、検査コストを削減するために、 物体検出や セマンティックセグメンテーションのようなディープラーニングベースの検査技術に移行している。ディープラーニングは 人工知能（AI）の一分野であり、ニューラルネットワークと呼ばれるコンピューターアルゴリズムを使用してデータ内の複雑なパターンを識別する。これらの技術は、画像やビデオなどの広範なデータセットを分析することで、検査ワークフローの自動化や人間の検査員への依存度の低減に役立つ。
AIを活用した品質保証は、その多用途性と費用対効果により、ビジネスの収益性を大幅に向上させる。報告によると、製造業は2035年までにAIから3兆米ドル以上の利益を得ることができるという。
この記事では、ディープラーニングの手法によって品質検査がどのように改善されるのか、また、どのように検査を強化できるのかについて説明する。 Ultralytics YOLO11複数の産業における検査を強化することができるのかについて説明する。
品質検査は、消費者に届く前に、製品に欠陥、異常、不整合がないかどうかを評価する。
このプロセスは、製品が組立ラインを通過する生産中に発生することもあれば、生産後、商品が流通ラインに移動する前に発生することもある。
多くの場合、人間の専門家が目視評価を行い、製品が望ましい設計基準から逸脱していないか、あるいは満たしていないかを確認する。
しかし、品質に対する要求が高まるにつれて、製造業者は、業務の俊敏性と拡張性を高めるために、自動化されたディープラーニング・アプローチに移行しつつある。
ディープラーニングのアプローチは、人間の脳の原理に基づいて動作する人工ニューラルネットワークを使用する。ネットワークは相互に接続されたニューロンの層である。各ニューロンは数学的計算を行い、データを分析し、パターンを特定し、予測を生成する。
品質検査では、ディープラーニングモデルには、製品画像から自動的に学習して特徴を抽出するコンピュータビジョンフレームワークが含まれる。
コンピュータビジョンモデルを開発するには、専門家が関連するデータセットでニューラルネットワークを訓練し、新しいデータセットで検証を実行して性能を確認する必要がある。
検証後、専門家は以下のような様々な展開ツールを使って、これらのモデルをカメラやセンサーに展開することができる。 PyTorch, ONNXや OpenVINO.
ビジョンベースの品質検査は、損傷、亀裂、欠落を検出し、その位置を特定するために複数の方法を使用します。以下のリストでは、4つの最新のディープラーニング・アプローチを紹介している。
二値分類とは、対象物に欠陥があるかどうかを判断するなど、画像を2つのクラスのいずれかに分類する作業を指す。
視覚データに基づいて、分類モデルはイエス／ノーの二値判定を出力する。分類モデルは、欠品アイテムの検出に役立ちます。例えば、分類モデルは商品に欠品があるかないかを検出することができます。
マルチクラス分類とは、画像を2つ以上のクラスに分類するタスクである。各画像をあらかじめ定義された複数のカテゴリのいずれかに割り当てる。
例えば、マルチクラス分類モデルは、製品の画像を分析し、複数の損傷や亀裂のタイプについて確率を返し、どれが存在する可能性が最も高いかを示すことができる。
これは、傷、へこみ、ひび割れなど、さまざまな欠陥があり、異なる取り扱い手順が必要となる製造現場で役立つ。
ローカリゼーションとは、画像内の物体や特徴の特定の位置を特定することである。物体検出モデルを使用して、特定の損傷領域を強調するバウンディングボックスや座標を予測する。
これは、建築物や工業部品のひび割れ検出のように、欠陥の正確な位置を特定する必要がある場合に有効である。
例えば、インフラのメンテナンスでは、ローカリゼーション・モデルがコンクリート構造物の画像を解析し、亀裂がある場所を正確にマークすることができる。
マルチクラスローカリゼーションは、画像内の複数の欠陥を識別し、位置を特定すると同時に、各欠陥を複数の定義済みカテゴリのいずれかに分類する。
より高度な物体検出モデルを使用して欠陥の種類と位置を特定し、より詳細な情報を提供する。
例えば、マルチクラスローカリゼーションモデルは、破損した物品の画像を分析し、傷や亀裂などの欠陥の種類と、物体内の欠陥の正確な座標を示すことができる。
従来の検査方法はより厳格で、しきい値、あらかじめ定義されたチェックリスト、合否基準など、ユーザーが定義したルールや基準に従っている。
例えば、ルールベースのビジョン技術では、専門家が特定の製品の理想的な色、形、サイズを定義する。カメラや他の画像キャプチャデバイスがこれらの基準からの逸脱を検出した場合、システムは専門家に通知します。
ディープラーニングアプローチは、より複雑な検出システムを構築するための柔軟性を提供する。これらのアプローチでは、欠陥のある物体の画像の広範なデータセットを収集し、注釈を付ける。専門家は、注釈付きデータを使用して、次のような物体検出 モデルを学習する。 Ultralytics YOLO11.いったん学習させれば、そのモデルをカメラやセンサーに導入して画像をキャプチャし、リアルタイムで欠陥を特定することができる。
次のセクションでは、品質検査にYOLO11 。
You-Only-Look-Once (YOLO) は、その高い精度、適応性、スピードで有名な最先端の (SOTA) リアルタイム物体検出モデルである。その最新版は Ultralytics YOLO11であり、特徴抽出、速度、精度、適応性の点で旧バージョンを改良している。
より正確な特徴抽出のための優れたアーキテクチャを備え、最適化されたトレーニングパイプラインにより処理速度が向上しています。計算効率が向上し、パラメータ数が22%削減され、精度が向上しました。
その多用途性により、YOLO11 は複数の領域における品質検査ワークフローの改善に役立つ。オブジェクト検出やセグメンテーションなどのタスクを実行することで、製品の異常、損傷、亀裂、欠品、梱包ミスの検出を支援することができます。
製造業におけるコンピュータ・ビジョン・モデルの活用方法をいくつか見てみよう。
コンピュータ・ビジョン・モデルは、製品に必要なものがすべて揃っているかどうかをチェックすることができる。完全性を保証するために、組み立てられた製品に欠けている部品を検出することができます。
電子機器製造において、部品の欠落、部品の位置ずれ、はんだ付けの問題を特定することは、最終製品の信頼性と適切な機能を確保するために極めて重要です。
のような物体検出モデルは YOLO11は、回路基板上の部品の欠落や配置ミスを検出するために学習させることができる。基板の画像をリアルタイムで分析し、抵抗やコンデンサの欠落などの欠陥を特定することができる。これにより、出荷前に各ユニットの組み立てが正しいことを確認できる。
ひび割れ検出は、ひび割れの位置、大きさ、深刻度を特定するために画像やセンサーデータを分析する別の検出タスクである。
自動車産業はその一例で、ギアやブレーキシステムなど複数の部品の亀裂を検出し、安全基準を満たしていることを確認する必要がある。
YOLO11 のようなモデルは、複雑な自動車部品の表面の傷や亀裂のような欠陥を素早く検出するように訓練することができる。
コンピュータ・ビジョンは、コンピュータ・ビジョンのタスクを使用して、傷、へこみ、変形など、製品表面のさまざまな種類の損傷を検出するのに役立ちます。
繊維産業は、YOLO11 のようなオブジェクト検出とセグメンテーションモデルを使用することで、AIベースのダメージ検出から大きな恩恵を受けることができる。生産工程における破れ、穴、シミ、生地の不揃いなどの欠陥を特定することができる。
異常検知とは、製品のデザイン、構造、外観、サイズを分析し、これらの特性が望ましい基準から逸脱していないかどうかを評価する作業を指す。
医薬品製造において、異常検知は医薬品の品質と安全性を確保するために不可欠です。製造業者はYOLO11 を使用して、錠剤の形状、サイズの不一致、変色、異物混入などの異常を検出することができます。
コンピュータ・ビジョン・モデルが製造業でどのように使用されるかのもう一つの例は、パッケージングとラベリング業界である。例えば、食品・飲料業界では、消費者の安全とコンプライアンスに関する厳しい基準を満たす必要があります。
YOLO11 のようなモデルは、誤ったラベリング、破損した包装、安全シールの欠落などの包装ミスを検出するのに役立つ。また、ラベルが正しい位置にあり、バーコードや有効期限が明確であることも確認できます。
これにより、製品が業界の規制を遵守し、消費者流通の準備が整っていることが保証される。
AIを用いた品質検査のフレームワークはまだ発展途上であり、多くの課題に直面している。ここでは、これらの技術に考慮すべきいくつかの限界と今後の研究の方向性を示す。
ディープラーニングに基づく品質検査は、さまざまな物体検出モデルの絶え間ない開発により、飛躍的な進歩を遂げている。AIベースの品質検査により、メーカーは従来のアプローチよりも高い拡張性と柔軟性を実現できる。
企業は、YOLO11 のようなモデルを使用して検査プロセスを自動化し、その強化されたアーキテクチャと特徴抽出機能を活用することで、より優れた精度と高速化を実現できる。
当社のGitHubリポジトリを チェックし、活気あるコミュニティに参加することで、YOLO11 およびその他の物体検出モデルについてさらに学ぶことができます。最先端のディープラーニングフレームワークを通じて、Ultralytics がどのように製造業を再定義しているかをご覧ください。
