自動車部品の伊藤金属工業、ボルト製品の不良品判定をAIシステムで自動化

　自動車部品メーカーの伊藤金属工業が導入したのは、自動車のエンジンとパイプをつなぐボルトユニオンを対象にした外観検査システム（写真1）。AI（人工知能）技術を使って不良品かどうかを判定する。検査結果のバラツキを抑えて判定精度を高める。加えて、収集した不良品データを元にAIモデルの改善を続け、製品品質の向上や生産プロセスの改善にもつなげたい考えだ。

写真1：伊藤金属工業が製造するボトルユニオンの例

　外観検査システムでは、対象製品をカメラで撮影した画像データをAI技術で解析し製品の良否を判断する。同社は自動外観検査機を15年前から導入してきたが、良品を不良品として検知する過検出が発生したり、新しい不良判定基準に対応できなかったりしていた。

　同社取締役 品質保証部 部長の松本 茂樹 氏は、「顧客の品質要求に応えるために良否の判定基準を厳格化した結果、判断が難しいグレーゾーンが増えた。そのため品質の再チェックを目視検査に頼らざるを得ない場面があった」と、システム導入の理由を説明する。

　導入したのは、コズムの外観検査システム「COSM AI VISION」で、コズムが開発する製造業向けのAIモデルを搭載する。