OKI（沖電気工業）は2021年6月1日、製造現場の検査工程をAIを用いた画像認識によって省力化・自動化するシステム「外観異常判定システム」を発表した。同日販売を開始した。2021年9月から提供する。カメラで撮影した部品・製品の映像を解析し、製品の外観異常をリアルタイムに判定する。OKI本庄工場（埼玉県本庄市）で実施した実証実験では、製造工程全体の作業時間を15%削減できた。価格は、個別見積もり。販売目標は、今後3年間で10億円。
外観異常判定システムは、製造現場の検査工程を、AIを用いた画像認識によって省力化・自動化するシステムである（図1）。カメラで撮影した部品・製品の映像を解析し、製品の外観異常をリアルタイムに判定、即座に結果を通知する。
図1：外観異常判定システムの概要（出典：沖電気工業）拡大画像表示
カメラで撮影した高精細映像を、OKIのエッジコンピュータ「AE2100」で解析する（関連記事：OKI、ディープラーニング推論用エッジコンピュータ「AE2100」、Movidius VPUを搭載）。判定結果を含む検査画像、製品情報などの証跡データは、上位に位置する管理サーバーに蓄積し、品質管理や分析に活用できる。
AE2100は、ディープラーニング（深層学習）の推論をエッジで処理する用途を狙ったコンピュータである。特徴は、CPU（Atom x7-E3950）のほかに、ディープラーニングの推論処理を実行する仕掛けを備えること。AIアクセラレータチップ「Intel Movidius Myriad X VPU」（最大2個）と、OpenVINOツールキットを搭載している。OKIのAIライブラリ（映像解析、波形解析、加速度解析など）も利用できる。
OKI本庄工場の通信機器製造ラインで実施した実証実験では、高精細映像をローカル5Gネットワークで伝送し、AE2100で映像解析した結果、作業ミスの見逃しをゼロにできた。さらに、製造工程全体の作業時間を15%削減できた。これまで熟練を要した目視検査工程を自動化したことで、作業者の負荷も軽減できる。
システムは、AIエッジコンピュータ、管理サーバー、現場端末の3種類で構成する。AIエッジコンピュータで、画像の前処理（背景差分での物体検知）と、画像解析による外観異常検知を実施する。管理サーバーでは、画像の判定項目を設定して解析モデルを生成する。製品情報と判定画像も管理サーバー上に保存する。現場端末では、判定結果を表示できる。エッジコンピュータと連携した工程制御などを実施できる。
