FAQ
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外観検査自動化・AI導入のよくある質問
技術・精度・速度
Q.
一般的なAI検査では、不良品画像の収集や異常箇所のアノテーションに多くの時間と手間がかかると聞きました。
Phoxterでは、なぜ少ない学習画像で、短時間に高精度なAI検査を立ち上げられるのですか？A.
Phoxterでは、製造業の外観検査に特化したAIの数理処理を独自に実装し、これまで蓄積してきた検査・評価の知見をもとに、さまざまな欠陥に対応できるよう学習条件を最適化しています。
そのため、大量の不良品画像の収集や異常箇所のアノテーションに多くの時間をかけることなく、少ない学習画像から高精度な検査モデルを短時間で構築できます。Q.
検査のタクトタイム（処理速度）はどのくらいですか？高速で流れるラインにも対応できますか？
A.
はい。Phoxterの「StellaController 2.0」は、高速なAI検査処理に対応しています。
AI検査は最速10ms（0.01秒）、ルールベース処理のみであれば1ms以下で処理できます。また、複数カメラの同時接続にも対応しています。
対象ワーク・業界
Q.
自動車の金属部品につきものの「光沢（ハレーション）」や「加工油の付着」があっても、キズと誤検知せずに検査できますか？
A.
はい。良品に見られる金属の光沢（ハレーション）や加工油の付着、許容範囲内のキズ・打痕などを学習データに含めることで、これらを正常な状態として学習し、検出対象となるキズ・打痕と区別して検査することが可能です。
自動車関連工場での事例では、金属表面の光沢や加工油が付着する環境においても、それらとキズ・打痕を区別して検査しています。Q.
電子基板などの微細な部品において、10μmレベルのキズや、わずかな実装ズレは検出できますか？
A.
はい、検出可能です。ただし、検出対象のサイズやラインのタクトタイムに応じて、適切なカメラ・レンズ・照明を選定する必要があります。
詳細な仕様については、Phoxterのコンサルティングセールスまでご相談ください。Q.
溶接ビードは形状にばらつきがありますが、良品のばらつきを許容しながら検査することはできますか？
A.
はい。良品の形状ばらつきを学習することで、正常なばらつきを許容しながら、異常を検出することが可能です。
溶接ビードのように個体差がある対象でも、良品として許容する範囲を学習させることで、過検出を抑えた検査を実現できます。
導入・既存設備との連携
Q.
AIの専門知識がない現場の作業員でも、品種切り替え時の設定変更や、新しいワーク（対象物）の追加学習を簡単に行えますか？
A.
はい。AIの専門知識がなくても、直感的に操作できます。
良品・不良品の画像をフォルダに分け、必要な設定項目を選択するだけでAIモデルを学習できます。複雑なAIパラメータを意識することなく、現場で追加学習や検査精度の調整を行うことができます。
実際に、AIの専門知識を持たない食品工場の保全担当者がPhoxterのシステムを使用し、日常的な運用から追加学習、精度調整まで行っている事例があります。Q.
過検出（良品を不良品と判定すること）が増えた場合、現場でどのように調整できますか？
A.
StellaController 2.0では、現場でしきい値や感度を直感的に調整できます。
また、過検出や誤検知が発生した場合には、学習画像や撮像状態を確認し、必要に応じて再学習することで、お客様自身で検査精度を改善できます。
① 学習画像の確認
良品・不良品の画像が正しく分類されているかを確認します。
② 撮像状態の確認
検出したい欠陥が画像上で適切に捉えられているかを確認します。
③ 必要に応じて再学習
学習条件やAIモデルを選択して再学習し、更新したAIモデルで検査結果を再度確認します。Q.
既存の生産ラインやコンベアを活かし、後付けでカメラを設置したり、既存のPLC（制御機器）や表示灯と連携したりすることはできますか？
A.
はい、可能です。既設のコンベアなどの搬送条件や検査対象を確認し、お客様の環境に適したカメラ・レンズ・照明を選定して導入できます。
既存のPLCや表示灯との連携にも対応しています。詳細はPhoxterのコンサルティングセールスまでご相談ください。Q.
他社の画像検査装置を撤去せず、既存設備を活かしたままAI検査を追加できますか？
A.
はい、可能です。既存の画像検査設備を活かしたまま、AI検査を追加できます。
Phoxterのフォルダ監視機能を利用し、既存の画像処理装置で撮像した画像をPhoxterのシステムへ転送してAIによる二次判定を行い、その判定結果をPLCなどへ出力する構成が可能です。
また、既存の画像検査では判定が難しい検査項目や、過検出が多い検査項目のみをPhoxterのAIで判定するなど、既存設備を活かしながら、必要な検査だけをAIで補完することも可能です。
PoC・導入までの流れ
Q.
導入に関する相談は有償ですか？
A.
ご相談は無料です。検査対象や現在お困りの内容など、お気軽にお問い合わせください。
Q.
評価・検証を進める場合、どのような準備が必要ですか？
A.
検査したいワーク（対象物）や検査内容、不良品のサンプルまたは画像データなどをご準備いただくと、スムーズに評価を進められます。
十分なデータや不良品サンプルがない場合でも、まずはご相談ください。Q.
本格導入の前に、実際のワーク（対象物）を使ってPoC（事前検証）を行うことはできますか？その際の流れや費用について教えてください。
A.
はい、可能です。東京・大阪・名古屋・福岡の画像処理ラボにて、実際のワークを用いたPoC（事前検証）を実施しています。
最寄りの画像処理ラボにワークをお持ちいただき、撮像条件の検討からAIモデルの構築、検査結果の確認まで、一連の検証プロセスをご確認いただけます。
ご要望に応じて、お客様の工場での現地PoCにも対応しています。無償・有償の条件は、検証内容や設置条件などによって異なります。詳細はPhoxterのコンサルティングセールスまでご相談ください。Q.
実際の導入事例で、費用対効果が分かりやすい事例はありますか？
A.
はい。AI画像検査の導入によって、目視検査員4名分の省人化を実現した事例があります。
Phoxterでは、システムの提供だけでなく、検査要件の整理から光学系の選定、AIモデルの構築、現場への実装・立ち上げまで一貫してサポートしています。
省人化や検査品質の安定化、品質流出の防止などでお困りの場合は、お気軽にご相談ください。Q.
相談から本番導入まで、どのくらいの期間がかかりますか？
A.
案件によって異なりますが、実現性検証（PoC）は約1か月、本番導入までは約3か月が一般的な目安です。
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