成形品の自動検査導入で「ヒューマンエラー」を撲滅

製造現場における品質管理の最後の砦が「検査」です。中でもプラスチックやゴム、金属の成形品は、目視検査に頼っている工場が少なくありません。

しかし、ヒューマンエラーによる見落とし・判定ミス・バラつきが、重大な不良品流出を招くこともあります。こうした背景から、自動検査システムの導入が急速に進んでいます。

この記事では、初心者でもわかりやすく、成形品における自動検査の仕組みと導入のポイント、そして現場に起きる変化を解説します。

ヒューマンエラーの限界とは？

人による目視検査は以下のような課題を抱えています。

これらは人間の特性によるものなので、いくら対策を講じても完全には防げません。だからこそ、「検査の自動化＝ヒューマンエラーの撲滅」が期待されているのです。

自動検査とは、カメラやセンサーなどの装置を使い、機械的に良品／不良品を判別する仕組みです。

要素	内容
カメラ	2D or 3D、モノクロ or カラーなど対象に応じて選定
照明	傷・汚れが見えやすくなるよう、リング照明や同軸照明を使用
画像処理ソフト	AI搭載 or ルールベースで判定ロジックを構築
NG品排出装置	エアブローやアクチュエータで不良品を分離
統計記録機能	判定結果を自動記録し、品質管理に活用

自動検査では、以下のような目視で見ていた不良が対象になります。

製品の材質や形状に応じて、カメラの画素数や照明方法を調整することで、精度の高い検出が可能になります。

プラスチック部品メーカー（従業員50名）。目視検査員が4名で1日6000個の検査を行っていた。

課題：

まずは「目視で見つけていた不良の種類」を洗い出し、どこまでを自動検査に任せるかを決めましょう。

製品が傾いたり、バラバラな状態だと正確に検査できません。
→ ガイドレールや整列機構の整備が不可欠です。

手法	特徴
AI画像判定	良否の差が曖昧でも“学習”で対応可。高精度だが学習に時間が必要
ルールベース	長さ・面積など数値基準に強い。変種が少ない場合に向く

見つけた不良をどう処理するか（停止？排出？）もシステム設計のポイントです。