不良品を見つける外観検査をAIで自動化するためのシステム、TEDが提供

　東京エレクトロン デバイス（TED）の「TAiVIS（タイビス）」は、製造業における外観検査に向けたシステム。食品、医療、自動車、産業機器などを対象に、AI（人工知能）を使った不良品の検出と過検知の軽減により、生産性の向上とコスト削減を支援する。

　具体的には、カメラで撮影した検査対象物の画像から、良品／不良品を判定（推論）する。個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検知の判断などにディープラーニング（深層学習）の識別技術を使い、判定精度を高める。

　TAiVISは、現場に設置するFA（ファクトリーオートメーション）用PCと、そこで動作する外観検査アプリケーションからなる（図1）。カメラ画像からキャプチャーした画像をエッジ側で推論することで、処理の高速化を図る。判定結果と画像の保存や、統計情報も提供する。

図1：外観検査向けAIシステム「TAiVIS」のシステム構成

　複数の検査対象物を個別に推論処理できるため、複数の製品が流れてくるラインにも対応できるとしている。複雑な物体の判定には、2台のカメラで撮影するなどで対応する。

　TAiVISでは本番導入に先立ち、基本セットのレンタルによるPoC（概念検証）を実施する（図2）。サンプル画像による判定結果からPoCの実施が決まれば、環境をレンタルし、学習済みのモデルを使って早期に評価を実施。実導入決定後に検査用ソフトウェアを設計し、必要なシステムを販売・納入する。

図2：「TAiVIS」の検討から実導入までの流れ

　産業用途や組み込み用途に向けたシステムの量産や、外観検査アプリケーションのカスタマイズに対応するほか、パブリッククラウド「Microsoft Azure」の各種サービスとの連携にも有償で対応する。

　TEDは、TAiVIS で2022年までに10億円の販売を見込んでいる。