製造業における繊維製品の品質管理工程では、電子顕微鏡で撮影した拡大画像をもとに、担当者が目視で繊維径を測定する作業が行われていました。
しかし、この工程は専門知識を要するうえに作業負荷が高く、担当者ごとの判断差による測定結果のばらつきも課題となっていました。加えて、品質管理業務全体の効率化や将来的な人手不足への対応も求められており、安定した品質評価を継続的に行える仕組みが必要とされていました。
本事例では、電子顕微鏡で撮影した繊維の拡大画像を対象に、AIによる画像解析技術を活用した繊維径測定の自動化検証を実施しました。
画像内の繊維をAIが自動で認識・抽出し、定義したルールに基づいて繊維径を測定する仕組みを構築。これにより、人が画像を確認しながら手作業で測定していた工程をシステム化しました。
AIモデルの検証を重ねることで、一定の精度で安定した測定結果が得られることを確認し、品質管理業務への適用可能性を検証しました。
繊維径測定をAIで自動化することで、測定作業にかかる人手や時間を大幅に削減でき、品質管理担当者の業務負荷軽減につながりました。
また、測定ロジックをシステム化したことで、測定者による判断のばらつきが解消され、品質評価の安定化・標準化を実現。
今後は対象製品やデータを拡張することで、品質管理業務のさらなる効率化や、データ活用による品質改善施策への展開が期待できます。
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