図書印刷ら3社、AIを活用した外観検査システムを開発–書籍の不良箇所を検知

今回は「図書印刷ら3社、AIを活用した外観検査システムを開発–書籍の不良箇所を検知」についてご紹介します。

関連ワード （マーケティング等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　人工知能（AI）研究開発事業などを手がけるMorning Project Samuraiと印刷事業などを展開する図書印刷、製本機械メーカーの芳野YMマシナリーの3社は、書籍の三方断裁(化粧断ち)後の断裁面の外観検査を行う自己学習型AIを搭載した外観検査システムの共同開発を開始した。

　同システムに用いる自己学習型AIは、学習に必要な教師データを自己生成するメカニズムを内部にもつAIで、人手によるアノテーションと呼ばれる教師データ作成にかかる手間が不要。

　共同開発では、AI導入時・導入後の人手によるアノテーションを省くことができる、Morning Project Samuraiの自己学習型AIを外観検査システムに採用する。これにより検査員主体の判断によらず、少ロット・多品種、かつ初回製造物において、常に安定した検査品質が期待できるという。

　一般的に書籍製造における外観検査は、三方断裁機で化粧断ち後、検査員による目視などの官能検査で行われている。しかし検査員の熟練度による不良品の見逃し、属人化による検品精度のばらつきといった課題がある。一方で、書籍は外観が一点一様であることや、数百〜数千部程度の小ロット多品種が多数を占めるなど、AIの学習に重要な不良を含む大量の画像データ収集が困難で、これまで検査工程におけるAIの採用には高い障壁があった。

　2023年1月より図書印刷沼津工場の書籍製造工程にて「フェーズ1：AI による検査員の認知機能強化および意思決定支援」を目標とした実証実験を実施し、「フェーズ2： AI による検査業務の完全自動化」に向けて有効性の検証を行う。

　フェーズ1では、三方断裁機から排出される書籍の断裁面を多面的に検出用カメラで撮影し、リアルタイムにページの折れ込みや汚れなどの不良箇所をAIで検査する。アラートによって検査員に不良品を取り除くことを促すとともに、不良箇所を可視化することで不良品排出前のダブルチェックを容易にする。フェーズ2ではフェーズ１に加え、リアルタイムの不良品発見時の排出処理を自動で行える機構を備える。

　3社は本実証実験を通して、書籍製造工程における三方断裁後の外観検査時の自己学習型AIを搭載した外観検査システムの開発および製本工程の現場への実装を目指すとしている。