AI外観検査

複雑で精密でありながら寛容な外観検査を行う必要がある食品工場では、外観検査の自動化は難しいとされてきました。しかし、AI外観検査であれば、外観検査の自動化は可能です。ここでは、AI外観検査のメリットや活用方法について紹介します。「外観検査員の人手不足に悩んでいる」「コストカットをしたい」といった悩みがおありでしたら、ぜひ参考にしてください。

AI外観検査を導入するメリット

AI外観検査は、単に外観検査を機械化することとは異なります。AIの画像認識機能や学習能力を活かした活用方法です。機械化が難しい食品の外観検査でも、AIを搭載すれば自動化ができます。そこで気になるのは、AI外観検査を導入するメリットでしょう。ここでは、食品工場でAI外観検査を導入するメリットを紹介します。

人手不足の解消

様々な分野で人手不足と言われていますが、食品製造業も例外ではありません。深刻な人手不足に悩まされている中で、特に外観検査員が不足しているのが現状です。求人を出しても応募がないという企業が多いことからも、人手不足の解消には、AIを活用することを考える必要があります。

色や形状が多彩な食品を扱う工場での外観検査は、AIによる自動化にハードルが高く、一部に自動検査ロボットを導入しても、従業員の目視検査で対応しているケースも少なくありません。目視検査は集中力が必要な作業のため、まとまった人員が必要です。こうした人に頼る運用からAIによる自動化にシフトすれば、食品を生産ラインに流すだけで判別できるようになります。人が検査するより検査数量の安定も可能です。検品数が増えても、装置を増設すれば対応できます。人を新たに募集する必要がなく、人手不足を補うこともできます。

検査コストの削減

食品工場の大きなコストは人件費です。目視検査からAI装置検査に切り替えた場合、人件費を削減できます。装置のメンテナンス費用は必要ですが、ランニングコストはほとんどかかりません。人が検査するより高速で処理できるため、1台の導入でも検査数量も増やすことができ、安定します。導入コストが人件費の2年分より下回っていれば、投資効果としては十分です。導入すれば10年程度の稼働が見込めます。導入コストを抑えられれば、より大きなコスト削減効果を得られます。

検査品質の安定

AIによる外観検査は、目視検査ラベルでつけられた食品の特徴を学習させることで実現します。多種多様な食品の判別が可能なだけではなく、人の目でなければ難しいと思われていたあいまいな検査項目もしっかりと学習できるところがメリットです。人が目視検査を行う場合、その精度は作業者の熟練度に左右されます。また、体調などの要因で検査基準のばらつきは避けられません。AIなら、毎回同じフローを実行し、検査基準が安定します。熟練の作業者レベルの検査を休みなく連続で実行できるため、作業量に関わらず検査品質の安定が可能です。

食品工場の外観検査で対象となるものは？

食品工場の外観検査で対象になるのは、「食品容器」「包装・梱包」「食品」です。

食品容器は、汚れや傷、穴、へこみといった容器の状態の検査とあわせて、付属品もチェックします。包装・梱包では、入数のチェックと梱包材の傷や破れ、ラベルの破れやズレ、印字のズレなどのチェックを行わなければいけません。食品に異物が混入していないか、形状や色は基準をクリアしているかもチェックが必要です。

食品製造業における外観検査の難しさは、厳密なルールがないことと言えるでしょう。たとえばエンジン部品なら、検査対象にはμm単位で形状が決まっています。それに対して食品はある程度ランダムな形で製造され、許容範囲に幅があることが特徴です。

食品製造業でもAI外観検査システムが活用可能

外観検査の自動化が難しいと思われがちな食品製造業ですが、AI外観検査システムなら、学習により熟練の作業者と同じレベルの検査品質が可能です。人とは違い、体調に品質が左右されることもありません。導入コストが抑えられれば、コストカットにもつながります。何より、人手不足の悩みの解消につながるでしょう。ただし、AI外観検査システムを上手く機能させるためは、学習のさせかたや運用フローにコツがあります。何をどのようにどれくらい学ばせるかによって、精度・導入効果が大きく異なってしまうため、導入する際は、実績のあるエンジニアリング会社へ相談してください。