東京エレクトロン デバイス（TED）は2019年6月27日、ディープラーニング（深層学習）を活用した外観検査システム「TAiVIS（TED Ai Visual Inspection System）」を発表した。同日受注を開始した。製造業、食品、医療、自動車、産業機器などの領域に向けて提供する。販売目標として、2022年までに10億円を掲げる。
生産現場では、不良品の流出防止のためさまざまな検査システムを導入している。しかし、判定精度の継続的な向上や過検出などが課題になっている。これらの対策として、目視検査を併用している。
図1：外観検査システム「TAiVIS（タイビス）」の構成（出典：東京エレクトロンデバイス）拡大画像表示
東京エレクトロンデバイスのTAiVISは、ディープラーニングの識別技術を生かして、カメラで撮影した検査対象物の画像の特徴から、良品か不良品かを判定（推論）する（図1）。複数の検査対象物を個別に推論処理（検査）できるため、複数の製品が流れてくるラインでも検査ができる。
個体差がある製品の検査や、汚れや色ムラを見る官能検査、過検知の判断など、従来は目視検査に頼っていた判定を自動化できる。学習を繰り返すことで、不良品の判定精度も向上する。2台のカメラを使った複雑な物体の判定もできる。
製品は、工場向けのエッジPCと、外観検査アプリケーションで構成する。産業用カメラや照明などはオプションで販売する。別途有料で、外観検査アプリケーションのカスタマイズに対応する。また、産業用途・組み込み用途の量産にも対応する。Microsoft Azureの各種サービスと連携したシステムも提供する。
