化学製品製造における画像認識AIの進化と実用化に迫る

化学製品の製造現場では近年、画像認識AIの導入が急速に進んでいます。

Multiracial technical engineer training with robot arm machine in Robot machine factory

従来、人手に依存していた外観検査やプロセス監視は、人による柔軟性は確保される一方で、以下のようなデメリットもあります。

熟練作業者の判断にばらつき
新規作業者や疲労などによる見逃し
高い作業負荷
24時間稼働が困難

これに対し、カメラとAIを活用することで、微細な異常を正確に捉え、リアルタイムに検出・記録する仕組みが構築されつつあります。
たとえば、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）をベースとした画像分類モデルは、わずかな色むらや形状のゆがみ、表面の凹凸など、目視では見逃しやすい微細な欠陥を高精度に判定します。

具体的な事例：合成樹脂フィルムのロール検査工程

【課題】
この工程では、幅2mを超えるフィルムの連続生産中に、0.1mm程度の異物混入やスジ状の傷が発生することがあります。
【従来】
従来は検査員が目視で確認
【解決策】
画像認識AIを活用することで、数千枚のフレームから異常を自動的にピックアップし、記録・アラートまでを自動化
検出精度は従来の2倍、作業時間は半減し、人的リソースの再配置が可能となります。

具体的な事例：熱硬化性樹脂製品の成形工程

【課題】
加熱圧縮後の製品に発生する細かなクラック（亀裂）や膨れの検出が課題としてあります。
【従来】
検査員が目視で確認
【解決策】
GAN（敵対的生成ネットワーク）とAutoEncoderを組み合わせた教師なし異常検知技術が活用できます。
正常な外観画像から特徴を学習し、それに合致しない画像を「異常」と判定するこの手法では、あらかじめ異常画像のデータを大量に準備する必要がないため、現場導入のハードルが大幅に下がることが予想されます。

具体的な事例：SBR（スチレンブタジエンゴム）やNBR（ニトリルゴム）などの合成ゴム製造工程

押出成形後の表面状態の監視にも画像認識AIが活躍できます。
【課題】
粘性が高く、色や光沢の変化が微妙なこれらの素材では、従来の画像処理手法では誤検知が多く、実用化が困難でした。
【解決策】
近年ではマルチスペクトルカメラとAIを組み合わせることで、通常の可視光では判別しにくい気泡、焼け、未混練部分の検出が可能となります。

化学製品製造におけるAIでの解決は

このように、化学製品製造における画像認識AIの導入は、単なる検査自動化にとどまらず、設備保全や品質保証、製造計画の最適化にも波及しています。AIが出力する画像検査結果は、製造実行システム（MES）や品質管理システム（QMS）にリアルタイム連携されることで、異常傾向が検出された場合には即座に工程条件を見直すフィードバックループも整備することができます。

製造業におけるスマートファクトリー化が進む中、画像認識AIはその中心技術のひとつとして位置づけられています。
今後、AI技術が進化し、エッジデバイスの性能が向上することで、現場でのリアルタイム処理がより高度化し、さらなる品質向上と効率化が期待されます。
化学製品製造の現場では、技術革新の波が、人手不足解消、作業リスク軽減、セキュリティ担保、などさまざまな効果をもたらずものと考えられますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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