Amazon Lookout for Vision

コンピュータービジョンを使用して製品欠陥を検出し、品質検査を自動化

Amazon Lookout for Vision は、コンピュータービジョン (CV) を使用して視覚表現の欠陥や異常を発見する機械学習 (ML) サービスです。Amazon Lookout for Vision を使用すると、製造会社は、対象の画像の違いを大規模で速やかに特定することで、品質を向上させ、運用コストを削減できます。たとえば、Amazon Lookout for Vision を使用して、製品に不足しているコンポーネント、車両や構造物の損傷、生産ラインの不規則性、シリコンウェーハの微小な欠陥、その他の同様の問題を特定することができます。Amazon Lookout for Vision は、ML を使用して、人と同じようにカメラからの画像を確認および理解しますが、さらに高い精度とはるかに大きな規模で実行できます。Amazon Lookout for Vision を使用すると、品質管理、欠陥や損傷の評価、およびコンプライアンスを向上させながら、コストのかかる一貫性のない手動検査の必要性を排除できます。機械学習の専門知識を必要とせずに、ほんの数分で Amazon Lookout for Vision を使用して、画像や対象物の検査を自動化することができます。

利点

迅速かつ簡単なプロセスの改善

Amazon Lookout for Vision は、コンピュータービジョンベースの検査を大規模な産業プロセスに実装するための迅速で簡単な方法となります。視覚的に検査したいプロセスの画像をわずか 30 枚提供することで開始できます。Amazon Lookout for Vision が、モデルを自動的に作成し、ライブプロセスラインを監視するカメラからの画像を分析し、ベースライン画像と比較して違いを見つけます。

生産品質を迅速に向上

Lookout for Vision を使用すると、生産プロセスの欠陥をリアルタイムで低減させることができます。使いやすいダッシュボードで視覚的に異常を識別して報告するため、迅速に対応し、より多くの欠陥の発生を防ぐことができます。これが、生産品質の向上とコストの削減につながります。

運用コストの削減

Lookout for Vision は、欠陥率が最も高いプロセスの特定や最近の欠陥の変動のフラグ付けなど、目視検査データの傾向を報告します。これにより、コストのかかる計画外のダウンタイムが発生する前に、プロセスラインでメンテナンスをスケジュールするか、生産を別のマシンに再ルーティングするかを判断できます。

設置コストが安い

通常、マシンビジョンシステムには、高価で設置に時間がかかる専用のスマートカメラが必要です。これに対して、Lookout for Vision を使用する場合、ML の専門知識を必要とせずに、より安価なカメラ (すでに設置されている場合もあります) を ML 対応の目視検査カメラにすることができます。

困難な状況でも正確な結果

マシンビジョンシステムは通常、正確な結果を提供するために高度に制御されたイメージング条件を必要とします。Lookout for Vision の場合、産業環境内で見られる自然光の変動やその他の条件が発生した場合でも、欠陥を正確に検出できます。

継続的に精度を向上

品質管理者やプロセスエンジニアは、Lookout for Vision で予測される欠陥を表示および検証できます。検証が完了すると、フィードバックを利用して ML モデルが更新されるため、精度が高まり、パフォーマンスが向上します。

仕組み

ステップ 1: 生産ラインから正常な製品と欠陥のある製品を示す画像を収集し、Amazon Lookout for Vision コンソールにロードします。
ステップ 2: 画像に正常または異常のラベルを付けると、Lookout for Vision が数分で自動的にモデルを作成します。データセットに画像を追加して、欠陥検出を改善するようにモデルをチューンアップします。
ステップ 3: Amazon Lookout for Vision ダッシュボードを使用して、欠陥を監視し、プロセスを改善します。
ステップ 4: 目視検査プロセスをリアルタイムまたはバッチで自動化し、欠陥が検出されたときに通知を受け取ります。
ステップ 5: 特定された製品欠陥に関するフィードバックを提供することにより、継続的な改善を行います。

Amazon Lookout for Vision - 仕組み

ユースケース

自動車のドア

部品の損傷を検出

製品の表面品質、色、形状に関する不良を検出できます。たとえば、製造および組み立てプロセス中に、自動車のドアパネルのへこみ、引っかき傷、溶接不良の表面を検出できます。

PCB

欠落しているコンポーネントを特定

対象の不在、存在、配置に基づいて、欠落しているコンポーネントを特定できます。たとえば、プリント回路基板のコンデンサの欠落や、バッテリケーシングのラベルの欠落を検出できます。

シリコンウェーハ

プロセスの問題を明らかにする

根本的なプロセスまたはマシンの問題を示している可能性がある、繰り返しパターンによって欠陥を検出できます。たとえば、シリコンウェーハ上の同じ場所で繰り返される引っかき傷を検出し、マシンセンサーデータと組み合わせることで、根本的なプロセスや機械的な問題を特定できます。

導入企業

Dafgards

Dafgards はスウェーデンの著名企業で、1 分あたり 100 個以上のピザというスピードで、15 種類の冷凍ピザを製造しています。

「当社のブランドを維持し、最も新鮮でおいしい顧客体験を提供するために、すべてのピザがチーズで適切に覆われ、正しいトッピングが施されていることを確認したいと考えています。製造プロセスの早い段階で、マシンビジョンシステムを設置して、ピザの表面全体でのチーズの適切な被覆を検出しました。ただし、このシステムは当初の検査要件には十分に対応しましたが、複数のトッピングを含む新しい製品タイプの欠陥を検出することはできませんでした。Amazon Lookout for Vision は、同じマシンビジョンシステムを使用して、野菜を使ったチーズピザなどのさまざまな商品タイプの検査を自動化およびスケーリングできます。運用への影響を最小限に抑えながら、新しい製品タイプの品質保証を拡大することに成功しました。」

Fredrik Dafgård 氏、オペレーショナルエクセレンス & インダストリアル IoT 責任者

GE Healthcare

GE Healthcare は、診断用造影剤、放射性医薬品、ならびに CT や MRI 装置を含む医療診断機器を製造および販売しています。

「世界をリードする医療技術およびデジタルソリューションのイノベーターとして、GE Healthcare は、診断用造影剤、放射性医薬品、CT および MRI 装置を含む医療診断機器、Edison インテリジェンスプラットフォームでサポートされるインテリジェントデバイスを開発、製造、販売しています。現在、当社では医療機器の品質を検証するために人間による検査を使用しています。当社のブランドを維持し、医療専門家から信頼されるクラス最高の製品を提供するために、Amazon Lookout for Vision を使用して、日本の工場全体で製品の欠陥を検出する速度、一貫性、精度をプログラム的に改善できる可能性に期待しています。 近い将来、世界の他の工場でも活用される可能性があります。」

Kozaburo Fujimoto 氏、執行役員、ジェネラルマネージャー、製造部門担当、工場長、GE Healthcare Japan

Nukon

SAGE グループの会社である Nukon は、戦略、分析、テクノロジーを組み合わせて主要なビジネスプロセスを可視化し、最適化できるカスタム設計のソリューションを提供するデジタルトランスフォーメーションのコンサルティングおよび提供企業です。

「姉妹会社である SAGE Automation の厳格な品質管理プログラムに沿って、製造施設内で製品の欠陥をリアルタイムで検出するために、Amazon Lookout for Vision テクノロジーの試験を実施できたことを喜んでいます。このテクノロジーを他のメーカーに適用し、品質システムに統合できることを期待しています。」

Rafael Amaral 氏、最高技術責任者、Nukon

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