食品工場向けAI画像判定サービスで不良品検出を自動化

株式会社 YE DIGITAL（旧：安川情報システム） オンプレミス版の登場で内製でのモデル作成にも対応 食品工場向けAI画像判定サービスで不良品検出を自動化 製造工程全体を見通したトータルソリューションとして提供され、導入も容易 食品製造の現場においてもデジタルテクノロジーの活用は優先すべきミッションといえる。AI画像判定サービスを軸と したトータルソリューションを導入して、自動化・省人化と品質向上を実現し、食品業界の課題解決につなげたい。 食品製造の現場にもデジタル変革の波が到来 い項目は多く、導入ハードルが高いと感じている企業も少 なくないはずだ。特に工業製品に比べて多品種項目を扱う 　他の製造業と同じく、食品製造業においてもテクノロ ことが多い食品工場では、画像判定による不良品検出が難 ジーの活用は喫緊の課題といえる。少子高齢化に伴う就労 しい傾向がある。以前よりカメラを用いた画像判定を導入 人口の減少により食品工場の人材不足も深刻化し、デジタ しているが期待していた精度が出ておらず、AI活用にも猜 ル技術を用いた製造工程のオートメーション化は急務と 疑的な工場責任者も多いのではないだろうか。 なっている。なかでも、これまで“人による目視”に頼って 　個体差がでる、特に食品工場の製造においては、検査工 きた不良品判定の自動化、すなわちAI技術を活用した画像 程は人手で行われており、図1のような主な課題が考えら 判定は、自動化・省人化はもちろん、品質改善の実現にも れる。 つながるものとして注目を集めている。 　こうしたAI画像判定やオートメーション化に取り組む うえでの課題を解決するソリューションが、YE DIGITAL AI画像判定の導入における課題と解決方法 が提供するAI画像判定サービス「MMEye」である（図2）。 　とはいえ、AI画像判定を含めた食品製造ラインのオート 従来のクラウド版に加え、オンプレミス版となる メーション化は簡単なミッションではない。AI判定の精度 「MMEye Box」の提供も開始され、導入の容易さが向上し をはじめ、導入コストや費用対効果、カメラやセンサ、ロ たほか、内製でのモデル作成・検証にも対応する。 ボットなどの周辺機器の導入など確認しなくてはならな 図1：均一な対象物の 大量生産ラインなどに おいては、個体差のあ る対象物の目視検査の システム化が進まない などの課題を抱えてい る。 図2：AI画像判定サー ビス「MMEye」の全体 イメージ図。AIとリア ルなラインとの連携は、 YE DIGITALならでは のソリューションとい える。 1　オンプレミス版の登場で内製でのモデル作成にも対応　食品工場向け AI画像判定サービスで不良品検出を自動化

AI画像判別モデルの作成・検証を内製で実施 ことができ、コストや開発時間を抑えながら多様な食品製 造ラインにAI技術を展開したいという食品工場のニーズ 　画像判別モデル作成のAIエンジンをオンプレミスで提 に応えてくれる。 供するMMEye Boxをラインナップに加えたMMEyeは、 食品製造業 AI画像判定導入 課題 解決 2 AI技術から周辺機器までをトータルで提案 における の を する つの特徴を備えている。 　②は、多くの製造現場にソリューションを提供してきた ①導入・運用の容易さが大幅に向上 YE DIGITALの経験と実績、さらにグループ企業や周辺SI ②トータルでのソリューション提案 パートナーとの連携により実現している特徴となる。 　①を実現するために開発されたのがオンプレミス版の 　AIベンダーが提供する画像判定サービスでは、精度を高 MMEye Box。「AI画像判定を試したいが、いきなりベン めるための環境構築やカメラやセンサ、ロボットなどの選 ダー任せで本格導入するのはハードルが高い」「工場内の 定までをサポートしてくれないケースも少なくないが、 画像を外部に持ち出すことは禁止されており、判別モデル MMEyeではAI画像判定の効果を最大限に享受できる環 作成を内製で行いたい」「1つのラインに導入して効果が 境の構築をトータルソリューションとして提案。食品工場 得られたので、別のライン向けの判定モデル作成・検証を それぞれの環境に合わせた仕組みを構築する。カメラの設 迅速に進めたい」といった食品製造現場からの要望に対応 置位置や照明の当て方、製品の特性に合わせた排除方法な するサービスだ。信頼性の高いワークステーションでAIエ ど、食品工場それぞれの環境に合わせて、工程全体のオー ンジンを提供し、社外（クラウド）にデータを持ち出すこ トメーション化を支援する（図3）。 となく、社内環境でAI判別モデルを作成可能。作成回数に 制限はなく、さまざまな観点 作成 フードロスの削減にも大きな効果を発揮する でモデルを して検証する 　導入・運用の容易さが向上し、周辺機器 を含めたトータルソリューションで提案 してくれるYE DIGITALのMMEye。AI分 析結果を活用し製造工程にフィードバッ クすることで、不良品発生そのものを削減 することも可能になるとのこと。 　フードテックに取り組み、SDGsが定め る目標の1つで食品業界全体の課題といえ るフードロスの削減を実践したい企業に とっても見逃せない選択肢となるはずだ。 図3：MMEyeの画像判定精度を高めるため、製造工程全体に 渡って最適な環境構築を支援。AI画像判定サービスを軸に トータルでソリューションを提案するので容易に導入するこ とができる。 株式会社YE DIGITAL 〒108-0014 東京都港区芝五丁目36番7号 三田ベルジュビル9F お問い合わせ TEL. 03-6809-4750 E-mail. gm2m_sales@ye-digital.com 製品紹介 https://www.ye-digital.com/jp/product/ai/mmeye/ すべての製品名、サービス名、会社名、ロゴは、各社の商標、または登録商標です。製品の仕様・性能は予告なく変更する場合がありますので、ご了承ください。　 2　オンプレミス版の登場で内製でのモデル作成にも対応　食品工場向け AI画像判定サービスで不良品検出を自動化