ルールベース画像検査とAI画像検査の違い～次世代の品質管理を形作る画像検査技術～

2024.10.28 / 最終更新日：2024.10.29

現代の製造業では、製品の品質を確保するために、さまざまな画像検査技術が導入されています。その中でも、ルールベース画像検査とAI画像検査は、品質保証の要となる2つの主要な方法です。それぞれの仕組みや特性、利点や課題を詳しく理解することで、どちらが最適かを判断することが可能になります。本記事では、これらの違いをわかりやすく解説し、画像検査の未来を見据えた使い分けについて考えます。

ルールベース画像検査とは？

ルールベース画像検査は、あらかじめ設定した基準や条件に従って製品の異常を検出する手法です。これは主にエッジ検出や色彩分析、パターンマッチングといった画像処理技術を使って行われます。たとえば、寸法が基準内に収まっているか、特定の色や形状が一致しているかといった、事前に定義された条件に基づき製品の合否が判定されます。

ルールベース画像検査の特徴とメリット

安定した精度とスピード：ルールが明確に定義されているため、一度設定すれば安定した検査が行えます。また、計算処理が軽いため、リアルタイムでの検査も可能であり、迅速なライン検査に向いています。
コスト面での利点：構築が比較的簡単で、AIのような学習データや複雑なアルゴリズムが不要なため、初期導入コストが抑えられます。
大量生産品向き：同一製品を大量に生産する環境では、明確な基準で効率よく検査が可能です。

ルールベース画像検査の課題

柔軟性に欠ける：ルールに基づくため、製品のバリエーションが多いと、都度新しいルール設定が必要です。また、微細な不良や複雑な異常には対応しにくいのが現実です。
メンテナンスが必要：新しい不良や設計変更に対応するために、定期的にルールを見直す必要があり、エンジニアによる調整が頻繁に発生することがあります。

AI画像検査とは？

AI画像検査は、人工知能（AI）を利用して製品の異常を検出する手法です。ここでは、ディープラーニング技術が活用され、AIが膨大なデータから良品と不良品の特徴を学習します。これにより、AIは自ら検査基準を形成し、未知の不良パターンにも対応する柔軟性を持っています。製品の微細な欠陥や複雑な不良の検出にも高い精度を発揮します。

AI画像検査の特徴とメリット

柔軟で高い適応力：新たなパターンや異常にもAIが自律的に学習し対応できるため、製品の種類が多い環境や、複雑な形状の製品に適しています。
継続的な精度向上：AIは学習を続けることで、時間とともに検査精度が向上します。新しいデータが加わるたびにモデルが最適化され、より正確な検査が可能です。
細かな欠陥の検出：AIは微細な欠陥や人間の目では識別しにくい異常にも対応でき、検出精度が非常に高いです。

AI画像検査の課題

初期導入のコストと時間：AIシステムの構築やトレーニングには大量の学習データと計算リソースが必要なため、導入時のコストがかかります。
処理速度の課題：AI検査には計算能力が必要で、特にリアルタイム処理を求められる場合、専用の高性能ハードウェアが必要になることがあります。

ルールベース画像検査とAI画像検査の使い分け

製品の特性や生産環境によって、ルールベース画像検査とAI画像検査の使い分けが重要です。

ルールベース画像検査が適しているケース
単一形状で大量生産される製品では、ルールベース画像検査が適しています。ボトルやネジなどのシンプルな形状の製品は、安定した検査基準があれば品質を確保でき、コスト効率が高く、簡単に導入可能です。
AI画像検査が適しているケース
多品種少量生産や複雑な形状の製品が多い場合はAI画像検査が向いています。自動車部品や医療機器、電子部品のように高精度が求められる製品や、複雑な欠陥が発生しやすい場合には、AIが適応力と検出精度を発揮し、最適な品質管理が行えます。また、新しい不良パターンが増えるような製品にも対応可能で、長期的なコスト削減にもつながります。

進化する画像検査：ハイブリッド型の可能性

現在、ルールベースとAIを組み合わせたハイブリッド型画像検査も登場しています。このアプローチでは、シンプルな検査項目はルールベースで迅速に対応し、細かな異常や複雑な不良はAIが補完する形で検査が行われます。こうすることで、処理速度と検出精度を両立し、コストと品質のバランスが最適化されるため、生産ラインの効率が格段に向上します。