基本情報

製品・サービス名外観検査設計自動化
提供元株式会社PFU
本社所在地日本（石川県）
地域日本
用途分類外観検査
主な用途照明・カメラ条件の探索、欠陥画像の仮想生成、外観検査の立ち上げ支援
提供形態技術（製品としての提供形態は要確認）
主な対応業種—
価格公開なし・要問い合わせ
日本での提供国内メーカー。提供形態は要確認
情報確認日2026年10月12日

特徴と位置づけ

外観検査設計自動化は、PFUが開発した、外観検査の撮像条件を決める作業を自動化する技術です。MONOistの報道によると、製品のCADデータから欠陥を仮想的に生成し、その欠陥が最もよく写る照明とカメラの条件を探索します。

2026年9月24日の発表では、検証で照明・カメラ条件の探索時間が約6時間から30分（90%超の短縮）になり、欠陥検出率が71.5%から85.1%に上がったとしています。この技術は2024年度の石川県成長戦略ファンド事業で石川県工業試験場と検証され、NEDOの「ものづくりDXチャレンジ」テーマ2で1位を受賞しました。

外観検査AIの精度は、AIのモデルより前に、欠陥がはっきり写る照明と撮像条件で決まることが多く、その条件出しは経験者の試行錯誤に頼ってきました。不良サンプルが少ない立ち上げ期に、CADから欠陥を仮想生成して条件を探せる点は、この工程の属人化を減らす可能性があります。ただし85.1%は条件探索を含めた検証での数値で、量産ラインの見逃し率と同じ意味ではありません。

強み

  • 属人化しやすい照明・カメラ条件の探索を自動化の対象にしている
  • 実物の不良サンプルが少ない段階でも、CADから欠陥を仮想生成して検討を進められる
  • 公的事業での検証とNEDOの評価を経ている

検討時の注意点

  • 公表数値は検証条件下のもので、量産ラインでの見逃し率とは区別して読む必要がある
  • 製品・サービスとしての提供形態と時期は公開情報で確認できない
  • CADデータが用意できない部品や、仮想生成しにくい欠陥への適用範囲を確認したい

出典

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