AI外観検査（異物・形状）【食品・飲料メーカー】 
製造ライン上の食品（パン、菓子、惣菜等）をカメラで撮影し、焦げ、形崩れ、毛髪などの異物をAIで自動検知・排除するシステムです。不定形な食品に対応できるディープラーニングを活用します。メリットは、検査員の人手不足解消と、異物混入の防止です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
メーカー |  目的 |
品質 自動化 |
| 業界② |
食品・飲料メーカー |  対象 |
品質管理部門 生産技術 製造ライン |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 良品・不良品の画像を大量に学習させる
- 不定形物（焼き色など）の許容範囲をチューニングする
- X線検査機などとデータを統合する
期待できる効果
目視検査の限界（見逃し、疲労）を補完できる。全数検査により品質保証レベルを上げられる。
躓くところ
食品は個体差が大きいため、過検出（良品を不良と判定）の調整が難しい。
狙えるチャネル
