活用事例 AIを活用した画像判定で人手不足への対応と検査精度向上

導入企業

食料品製造メーカー

活用したAI

画像処理

取組内容

焼き色の違う画像をディープラーニングで学習/分類し、判別。NG品の抽出や火加減を判別する。

  • 正常な画像から、正常範囲・特徴を自動学習。そこからの乖離度で異常を判定。
  • 僅かな画像から、派生画像を自身で大量作成し、自動学習。

効果

・目視から機械判定へ ⇒人手不足対応(現場作業員が不足)
           ⇒精度向上・コスト削減(良品の誤判定防止[歩留まり向上]、人件費削減)

出典

財務省「財務局調査による「先端技術(IoT、AI等)の活用状況」について」、平成30年
https://www.mof.go.jp/about_mof/zaimu/kannai/201803/sentangizyutuzirei091.pdf  PDF