ひもとき ― 動きでわかる AI・IT ／ 第12回
目視検査の自動化
― 熟練の目を、疲れない仕組みに
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01
熟練者の目視
目で追い、勘で判定し、疲れる
02
AI判定＋人は境界例
全数はAI、迷う個体だけ人へ
例: ラインを流れる部品を、検査員がひとつずつ目で見て判定している
1
流れる部品を目で追う
→
2
勘と経験で判定
→
3
疲れると精度が落ちる
↺ 1日数千個
1個
1.4秒
検査待ち
時間経過
午前 ― 集中
9:00
12:00
15:00
18:00
熟練の検査員
基準は言葉になっていない ― この人の頭の中にある
OK
判定結果
OK
良品として通す
0
NG
はじいて再確認
0
流出
見落として先へ進んだ
0
今日の判定数
検査員1人で
1,840
個
流出 ― 見落としたNG品が客先で発覚
判定基準はベテランの頭の中 ― この人が休むと、ラインが止まる
例: 同じラインを、カメラとAIが全数判定し、迷った個体だけ人に回す
1
カメラとAIが全数を判定
→
2
迷う個体だけ人へ
→
3
人の判定はデータに残る
↺ 終日おなじ精度
1個
0.5秒
検査待ち
時間経過
終日 ― 一定
9:00
12:00
15:00
18:00
AI判定
覚えた「良品の型」と全数を照合する
OK
確信度
―
判定結果
OK
良品として通す
0
NG
はじいて再確認
0
人の判断待ち
確信度が低い個体だけ
0
今日の判定数
人が見たのは 38個
12,400
個
人の判断待ち
なし
→
熟練者が判定
―
→
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―
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熟練の目が、少しずつ仕組みに移る
導入の第一歩は、判定基準を言葉と画像で揃えること ― ここは人の仕事
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