株式会社HACARUS（京都府京都市中京区）が、食品パッケージ向けAI外観検査ソリューションの提供を開始しました。
食品の製造・包装現場での検査作業の属人化、精度のばらつき、人手不足や、X線などによる検査が高額で汎用性に乏しいといった課題がある中、画像認識AIを活用したソリューションを提供。
少量良品学習 × デュアルチューニングで異物混入、形状不良、欠け、破損などの不良を自動で高精度に検出し、パッケージ不良の検知に対応するというものです。
大量の不良画像収集ではなく、良品画像のみで学習を開始できるため、短期間・低負担での導入が可能。
また、運用後に不良品・良品のアノテーションデータを追加学習させることができ、現場での継続的な精度改善も行えるということです。
汎用性も高く、袋・パウチ・トレイ包装など、多種多様な包装形態や食品に対応。
包装不良、異物混入、形状不良、商品欠け・破損など幅広い不良パターンを検知できます。
さらに、搬送装置、照明、カメラなども含めたシステム全体の最適設計も。
想定用途・導入例は例えば次のようになっています。
- 包装検査
包装のズレや破れ、シール不良、異物付着などを検査し、不適合品を抽出 - 異物混入検査
製品中に混入した異物を自動で検出し、異常品として識別 - ラベル印字検査
ラベルや包装上の印字内容に対し、かすれ・文字欠け・ズレ・誤記などの不良を判別 - 形状不良検査
割れ・欠け・膨らみ・変形といった製品形状の異常を検査し、良否を判定
（ラベル印字検査）
