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2019年6月28日(金)IT Leaders編集部

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　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）
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　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。