AI目視検査の仕組みとは?

テストの重要性は?
検査は、患者さんの問題の原因究明、治療、治療効果の判定に大きな力を発揮します。

aiによる開発をこちらで解説しています。

高血圧や動脈硬化など自覚症状がない場合や、一部のがんでも、定期健診での検査は病気の早期発見や重症化する前の治療開始に非常に有効です。
テストの目的は何ですか?
点検の目的は、物事の良し悪しを判断して故障を見つけるだけでなく、故障の原因を究明し、故障の発生を未然に防ぐことにある。また、必要な情報を企画・設計・生産などの関連部門に積極的にフィードバックし、施工の品質を途中で向上させることも必要です。
目視検査の場合、どのような対策が必要ですか?
目視検査の視野に不要な情報が多いと、検査対象に集中できず、不具合を見逃しやすくなります。
対策 (1)ガバリのプレートは、点検口以外が見えないように設置されている。検査ポイントは、ガバリの矢印で表示されます。これにより、不要な情報を減らし、目視検査での欠陥の見落としを防ぐことができます。
目視検査ではどのような手順を踏むのですか?
検査員のコンディションは外観検査に大きな影響を与えるため、「検査しやすい環境」を整えることが必要です。
健康状態の確認
欠陥を検出するために適切な照明を選択する
検査はできるだけ製品を動かした状態で行ってください。
実際の検査に向けたトレーニング
検査時間の短縮
品質管理はどの程度重要ですか?
不完全な部品や製品が納品されると、次工程でのトラブルや機械の故障の原因となり、それがお客様に届くと、メーカーや販売店の信用問題にもなりかねません。こうした事態を回避するためにも、品質管理は重要なプロセスです。
AI目視検査のデメリットは何ですか?
デメリット
(1)人間は誤認、未検出欠陥、疲労などにより判断ミスをすることがある。
(2) 少子高齢化により、日本の製造業では雇用が困難である。
(3)教育訓練費用は、人を雇用した時点で発生します。
(1)その人のコントロールルールを適用すれば、100%の精度で判断できる(ロジック)。
AI目視検査の仕組みは?
AI外観検査は、検査対象をカメラで撮影し、あらかじめ学習した基準で画像データから良品・不良品を判断する。
人間と違って、機械は疲労や作業時間を考慮する必要がない。負荷調整が不要になったため、生産量の増減に柔軟に対応できるようになりました。