２０２５－１２－１８
東芝デジタルソリューションズ株式会社

「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」で欠陥判定を最適化する新バージョンを提供開始
～外観検査自動化の品質・生産性向上を実現し、過検出ゼロを目指す～

　東芝デジタルソリューションズ株式会社（本社：神奈川県川崎市、取締役社長：島田 太郎、以下「当社」）は、製造業の検査工程における外観検査自動化をサポートする「Meister Apps AI画像自動検査パッケージ」の新バージョンの提供を本日より開始します。新バージョンでは、外観検査自動化における課題である「過検出」を抑制する「欠陥判定最適化手法(※特許出願済）」を新たに採用し、機能を大幅に強化しました。素材、医薬品、自動車、電子部品など、幅広い業界で活用可能です。

　過検出とは、製品に問題がないにもかかわらず、検査装置が不良（NG）品と判定してしまう現象です。不良品の見逃しを防ぐため、判定閾値を厳しく設定することが主な原因です。過検出が発生すると、再検査にかかる作業や廃棄費用が発生し、生産効率の低下やコスト増につながります。　
　新バージョンに採用した「欠陥判定最適化手法」は、外観検査における画像判定において、従来から提供しているAIによる「良品学習機能」に、特徴量解析を用いた補正・分類処理などを組み合わせることで、欠陥ごとに最適な閾値で判定できる仕組みです。

■欠陥判定最適化手法のポイント

・欠陥画像の位置や輝度のばらつきを補正し、同一条件で判定可能
・欠陥部分から抽出した特徴量に基づいて分類
・分類パターンごとに良品閾値を設定して判定

　本手法により、外観検査装置で検出された欠陥画像の過検出を抑制し、再検査に要していた作業工数を大幅に削減できます。さらに検査員による検査品質のばらつきや目疲れなどによる見逃しを抑止し、真の欠陥画像の見逃し防止にもつながります。
　外観検査自動化における主要課題である「過検出」の抑制を実現し、製造現場の生産性向上、設備稼働率改善、品質向上に貢献します。

■欠陥判定最適化手法イメージ
■システム全体イメージ（枚葉シート検査の例）
　当社は今後も、製造業の外観検査工程の効率化・品質向上に貢献してまいります。


■Meister Apps AI画像自動検査パッケージ
https://www.global.toshiba/jp/products-solutions/manufacturing-ict/apps-maivp.html


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