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電子部品検査装置の東京ウエルズ、画像検査システムにAI技術を採用

DIGITAL X 編集部
2021年1月4日

電子部品検査装置メーカーの東京ウエルズは、画像検査システムに画像認識技術を採用した。部品の検査工程の簡略化を図る。AI(人工知能)技術を提供するモルフォが2020年12月11日に発表した。

 東京ウエルズは電子部品の検査装置メーカー。今回、自社の画像検査システムに画像認識技術を採用した。部品の検査工程の簡略化および工数削減を期待する。今後、種々の検査装置に搭載し、市場投入に向けた試験運用を開始する。

図1:東京ウエルズが製造する検査装置の例。高速テーピング機(左)と六面外観検査機

 採用した画像認識技術は、ディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」(モルフォ製)による良品/不良品の分類技術と異常検知技術、およびその学習モデルを生成するための学習環境。これらにより電子部品の画像から、キズや汚れ、欠けなどの不良品を検知し、良品・不良品を分類したり、異品種の混入や電極欠損といった予期せぬ異常を検知したりする。

 モルフォの子会社で産業IoT(Internet of Things:モノのインターネット)分野のAI(人工知能)を手掛けるモルフォAIソリューションズが提案し、採用に至った。

 同AI技術自体は、画像による外観検査のほか、監視カメラや自動運転などの用途に向けた学習環境を備え、オプションの変更で対応できるとしている。

デジタル変革(DX)への取り組み内容
企業/組織名東京ウエルズ
業種製造
地域東京都大田区
課題自社の検査装置における検査工程を簡略化し付加価値を高めたい
解決の仕組み画像から電子部品のキズや汚れ、欠けなどの不良品を検知可能なAI技術を製品に搭載する
推進母体/体制東京ウエルズ、モルフォ、モルフォAIソリューションズ
活用しているデータ電子部品の画像データ
採用している製品/サービス/技術ディープラーニング推論エンジン「SoftNeuro」(モルフォ製)による良品/不良品の分類技術と異常検知技術