AIの進化は著しく、日々ニュースなどでも話題になっています。33DマシンビジョンでもAIを活用した技術が登場しているため、今後さらに便利になっていくでしょう。
3DマシンビジョンにAIを活用することによって期待できるメリットやデメリット、事例について解説します。
3DマシンビジョンにAIを活用するメリット・デメリット
3Dマシンビジョンを導入することにより、さまざまなメリットがあります。例えば、人件費の削減です。
製造現場では人の手で行う作業も多くありますが、そういったものの多くがマシンでの作業に置き換えられるようになりました。
3Dマシンビジョンは初期のマシンビジョンと比較して高性能であり、さらにAIを組み合わせることによりこれまでのマシンビジョンではできなかったようなことも行えます。
例えば、3Dセンサーによって得られたデータを解析した上で正しく物体を検出し、精度の高い物体検出も可能です。人間が行うのと比較してハイスピードで対応できることも増えているため、大幅な人件費削減に繋がる可能性もあります。
また、AIを組み込んだ3Dマシンビジョンを採用することにより、対応できる業務も増えます。これまで人間が行っていた部分を3Dマシンビジョンに任せられるようになれば、従業員はより専門性の高い業務を集中して行うことが可能です。
ただ、デメリットとして挙げられるのがコストの問題です。高性能なマシンであることから、導入費用も高額です。また、3DマシンビジョンでAIの機能を有効活用するためには、場合によってはAIモデルの学習を行わなければなりません。そのための費用や時間もかかるでしょう。
それから、精度の問題も挙げられます。AIを用いた3Dマシンビジョンは優秀であるものの、正確性が保証されるものではありません。学習が完了されるまでは不良品の見逃しや、間違った動作などの可能性もあります。
3DマシンビジョンにAIが活用された事例
実際に3DマシンビジョンにAIが活用されている事例があるので、紹介します。自社でどういった形で導入できそうかなどを検討するのに役立ててみてください。
目視による誤検出や見逃しを防ぐ
従来のマシンビジョンでは難しかった、透明なコンタクトレンズの検査にAIを搭載したマシンビジョンを活用した事例です。人間の場合、検査を続ければ疲れてしまうので、一日に目視で検査できる数には限界があります。
AIの搭載により目視でしか不良品の確認が難しかったコンタクトレンズの検査が行えるようになり、検査スループット、検査精度が大幅に向上しました。
複雑なピッキング作業
ピッキングの中でも難易度が高いとされているのが、ばら積みされたもののピッキングです。通常、作業を自動化させるためには十分なトレーニング時間を取らなければなりませんが、AI搭載の3Dマシンビジョンを用いてトレーニング時間を短縮した事例もあります。
