目視中心の検査を、「品質を測れる検査」へ。

「孔が正常か」だけでなく、表面全体の品質を評価したい。

対象部品には、規則的に並んだ多数の微細孔があります。孔には、閉塞、部分閉塞、サイズ異常、位置ずれ、欠損など複数の不良が発生します。

さらに、部品表面の盛り上がりやくぼみも品質に影響します。品質保証のためには、点としての孔と、面としての表面状態を同時に見る必要がありました。

人の目では、品質の程度を共通の数値で説明しにくい。

完全に閉塞した孔は画像上で孔自体が見えにくく、見えている部分だけを見る方法では判定できません。

表面の凹凸についても、目視では検査員ごとの判断差が生じやすく、「どの程度なら良品か」を共通基準として示すことが難しい状態でした。

求められたのは、単なる異常検出ではなく、品質状態を再現可能な基準で説明できる検査でした。

孔の異常と表面の凹凸を、同じ画像から評価する。

Technicaは、孔の規則的な配列を利用して、画像上で見えにくい閉塞孔も含めて本来の位置を推定し、孔径や位置関係から異常を判定する方式を開発しました。

さらに、表面状態をヒートマップとして色の強弱で可視化。三次元的な凹凸を二次元画像上で直感的に確認できるようにし、表面状態を数値指標へつなげる方法を提案しました。

これにより、AIの判定結果を「異常あり／なし」だけで終わらせず、現場が品質を判断しやすい形で提示します。

少量データでも、複数の孔異常と表面状態を可視化。

実際のSEM画像を用いた概念実証では、小径、閉塞、位置ずれ、欠損など複数の孔異常を識別・表示できるところまで実装しました。

検証時点で学習に利用できた画像は12枚と限られていましたが、異なる配列形状への対応や検出処理の安定化も進めました。

また、ヒートマップによって表面の凹凸を一目で把握できるようになり、目視中心だった評価を具体的な品質指標へ発展させる方向性を示しました。

検査を、経験から再現可能な品質管理へ。

• 判定のばらつきを抑える

  同じ基準で孔と表面を評価し、検査員による差を減らします。

• 見逃しリスクを下げる

  見えにくい閉塞孔や微細な表面異常も確認対象に含めます。

• 品質を説明可能にする

  ヒートマップと数値指標によって、定性的な目視判断を客観的な評価へ変えます。

• 品質改善へデータを残す

  検査結果を蓄積し、製造条件との比較や継続的な品質改善へ活用できます。

「異常を見つける」から、
「品質を測り、説明できる」検査へ。

Technicaは、画像認識だけでなく、現場が品質を理解し、判断し、改善できる形まで結果を可視化することを重視しています。