フレキシブルコンテナバッグの縫製不良を検知する画像認識AIの技術検証およびモックアプリ開発
クライアント様
フレキシブルコンテナバッグ等を製造する資材メーカー様
施策名
縫製不良を検知する画像認識AIの技術検証およびモックアプリ開発
施策概要
- ミシンの縫い目に関する品質チェックを自動化するための、画像認識AIを活用した技術検証
- PCと汎用カメラを用いた簡易環境を構築し、物体検出や異常検知などの機械学習タスクを用いて縫製状態を評価
- 目視検査から自動検査への移行可能性を裏付け、中長期的な運用自動化に向けた道筋とコストを具体化
ご支援内容
産業用包装資材メーカー様に対し、フレキシブルコンテナバッグ製造工程におけるミシン縫製チェックのAI自動化に向けた、初期技術検証（PoC）とモックアプリ開発をご支援しました。
縫製工程において、縫い目がずれたり、布を超えて縫い込まれたりすると、袋が破れて大きな損害につながるリスクがありました。しかし、従来の人間による目視評価では確認漏れなどの人為的ミスを完全に防ぐことが困難であり、品質管理体制のアップデートが求められていました。また、限られた予算と短期間（1.5ヶ月間）という制約の中で、スピーディに技術的な有効性を確かめる必要がありました。
短期間での検証を実現するため、机上にPCとUSBカメラを備え付けたコスト効率重視の検証環境を構築しました。また、簡易的な管理画面を通じて判定結果をリアルタイムでトラッキングできるようにし、本格的な自動検査システムの導入に向けたフィージビリティ（実現可能性）の証明に貢献しました。
主要機能
- 課題に合わせた複数の画像認識AIタスクの統合設計
- 「補強パーツの有無」には物体検出、「ロープの編み込みの緩み」には異常検知、「ロープ先端のほつれ」にはセグメンテーションといったように、各チェック項目の特性に合わせて最適な機械学習タスクを選定・組み合わせることで、精度の高い判定基盤を検証しました。
- リアルタイム判定用のモックアプリ・管理画面開発
- USBカメラで撮影した対象物の画像を解析し、適合（OK）や不適合（NG）を即座にWeb管理画面上に表示するシステムを構築しました。これにより、現場の作業者が直感的に検査結果を把握できるUI/UXの検証が可能となりました。
- スモールスタートによる自動化ロードマップの策定
- 初期のコア要素開発として汎用PCとUSBカメラを用いた構成を採用し、まずは成果の出やすい項目での検証を行いました。その上で、次フェーズでの「マイコンや専用カメラモジュールによる機材のスマート化」、さらに将来的な「ベルトコンベア等を活用した運用の完全自動化」を見据えた段階的な導入計画をご提示し、今後の投資判断に向けた具体的な材料を提供しました。
