電子部品工場などの現場では、たとえば「夕方に屋内に差し込む日差しによって擦り傷を見落とす」などのヒューマンエラーが起こり得ます。そうしたエラーを徹底して排除して、製品のばらつきを抑えられるものが、画像処理技術です。

この記事では、外観検査の画像処理を仕組み、手法、検出できる欠陥、導入メリットといった視点から整理して解説します。自動化を検討している担当者は、ぜひ最後まで読んでみてください。

 

外観検査における画像処理とは

熟練検査員であっても、時間帯や体調の変化により微細な欠陥を見落とすヒューマンエラーは避けられません。製品の品質ばらつきを徹底的に抑え、製造の信頼性を飛躍的に高める鍵となるのが画像処理技術です。

 
 

画像処理について30秒で解説

外観検査の画像処理は、カメラで撮影した画像をソフトウェアが解析し、定義された基準または学習済みモデルにより自動で良否判定を行う技術です。目視検査の自動化により、効率化・均一化・ヒューマンエラー低減・トレーサビリティ強化が同時に進みます。関連市場は拡大基調で、グローバルな画像処理市場は2024年に約203億ドル、2030年に約417億ドルと推計されています。

参考：マシンビジョン市場：2024年 ≈203.8億USD、2030年 ≈417.4億USD（GVR）(グランドビューリサーチ)

 

画像検査の仕組み（どうやって不良品を判定している？）

外観検査は「撮る→整える→特徴を抜く→判定する→記録する」の連鎖で成り立ちます。最適照明とカメラで安定した画像を確保し、前処理で見やすく整形。抽出した特徴量をルールまたはAIで評価し、結果をIDに紐づけてトレーサブルに残します。

• 取得：対象に最適な照明（例：同軸・リング・ドーム・バックライト）と産業用カメラで画像を取得
• 前処理：ノイズ除去、コントラスト強調、二値化など
• 特徴抽出：エッジ、形状、テクスチャ、色差、OCR情報
• 判定：ルールベース（閾値・幾何）またはAI/DLモデルで良否推定
• 記録：結果をID/刻印/コードと紐づけ保存（ISO 9001の識別・トレーサビリティ要請に合致）

参考：ISO 9001:2015 8.5.2（識別・トレーサビリティ）概説

 

画像処理の手法（ルールベース／AIディープラーニング）

決められた条件を厳密に当てるならルールベース、ばらつきや例外に強くしたいならAI/DL。工程の安定度・想定欠陥・データ量に応じて最適解は変わります。多くの現場では、両者を組み合わせたハイブリッド運用が効果的です。

• ルールベース：閾値・テンプレート・エッジ等で説明可能性が高い。条件が安定する工程に強い。
• AI・ディープラーニング：多様な外観差に柔軟に対応し、揺らぎや複雑パターンに強い。AOI領域（※1）では高速検査と品質安定の両立に寄与。

※1　AOI領域とは、自動外観検査領域です。画像処理で外観を自動判定する検査の分野・工程全般。電子実装～一般製造まで広く適用。

参考：AOIデータ活用での不良率低減ベンチマーク（最大40%）

 

外観検査システムにおける画像処理の重要性とは

外観検査システムは、製造ラインの健全性を示す最重要指標に直結します。画像処理の性能は、製品の信頼性確保と生産コスト効率に決定的な影響を与える要素です。

 

外観検査システムにおける画像処理の役割

外観検査装置は「撮像・照明」「搬送」「画像処理」「結果管理」の連携で成立し、画像処理は良否判定の中核です。判定ロジックの性能は、歩留まり（※2）・過検出率（※3）・不良流出率に直結し、下流のトレーサビリティと品質監査対応を支えます。

※2　歩留まりとは、投入数に対する良品の割合（= 良品数 ÷ 投入数）。
※3　過検出率とは、良品を不良と誤判定した割合。

 

外観検査で判定できる検査項目の代表例

項目カテゴリ	代表的な内容
形状・寸法	外形、穴径、ピッチ、欠け、反り
表面状態	傷、打痕、ムラ、凹凸、異物付着
印字・マーキング	欠け、かすれ、誤字、位置ズレ、読取不可
色・外観	色差、汚れ、光沢不良、塗布ムラ
実装・組立	部品有無、極性、位置ズレ、はんだ不良

 

外観検査で検出される代表的な不良例（4分類）

分類	例	典型的な検出アプローチ
表面の欠陥	ひっかき傷、打痕、色ムラ、汚れ	閾値・局所コントラスト・テクスチャ解析
形状の欠陥	欠け、反り、寸法不良	幾何測定、テンプレート、サブピクセルエッジ
異物混入	粉塵、繊維、金属粉	背景差分、色空間変換、スペクトル特性
印字の欠陥	かすれ、にじみ、誤字・欠落	OCR、DL文字認識、テンプレート

 

画像処理による外観検査プロセスのメリット

目視検査では避けられない主観や、一般に20～30%に及ぶエラー率を排除し、検査結果を客観的な数値データとして記録できることが、画像処理の最大の貢献です。

 

均一な検査品質／ヒューマンエラーの防止

レビュー研究では、目視検査の誤りは一般に20～30%の範囲に及び得るとされ、長時間作業ではエラー率が増加します。自動化はこの人間要因を排し、再現性の高い検査を提供します。

参考：視覚検査の誤り一般傾向：20～30%（レビュー）

 

微細な欠陥の検出

高解像度とアルゴリズムにより、人手では見逃しやすい微小欠陥を捕捉。AOI（※4）は高スループット（※5）で安定的に検出できるため、生産量の多い工程で効果が顕著です。

※4　AOIは、Automated Optical Inspection（自動光学検査）の略。
※5　高スループットとは、単位時間あたりに多くのワークを処理できること。
参考：Automated Optical Inspection (AOI) Strategies for Maximizing Quality in PCB Mass Production

 

客観的な検査基準／データ化・トレーサビリティ

判定根拠を数値で残すことで、原因分析や是正のPDCAが回しやすくなります。識別・トレーサビリティの要求（ISO 9001）とも整合します。

 

教育コストの削減／不良品流出の防止（データ活用を含む）

検査員育成の属人性を抑制し、標準手順での立ち上げが可能。さらに、AOIの検査ログを分析して傾向や根本原因を特定し、予防保全や設計フィードバックにつなげることで、不良率を中長期に最大40%低減できるという業界ベンチマークが示されています。

活用例：

• 頻発欠陥の要因特定 → 工程条件最適化
• 前工程との相関可視化 → 早期是正
• 設備の予兆診断 → 計画保全の最適化

 

ファクトで見る「自動化を選ぶ理由」

熟練した検査員による目視検査は、微妙な色味の変化や形状の違和感を経験的に捉えられるため、特定の条件下では非常に高い精度を発揮します。一方で、疲労や個人差による限界があることも無視できません。構造的な人手不足も進む中、検査の精度・スピード・コストを同時に高める打ち手が自動化です。拡大する画像処理市場は、その投資妥当性を裏づけています。

• 人手検査の限界値：精密部品を用いた実験では、検査員は「欠陥の正しい除外」85%、しかし「良品の誤除外」35%という結果が報告され、過検出コストが無視できない水準であることが示唆されます。
• 人手不足という背景：日本は構造的な人手不足に直面し、自動化・デジタル化が進展。2040年までに約1,100万人の労働人口不足という推計も報じられています。
• 市場規模の裏付け：画像処理市場は2024年約203億ドル→2030年約417億ドルに拡大見通し（CAGR ≈13%）。品質要求と生産性向上ニーズが牽引しています。

参考：精密部品の検査実験：欠陥の正しい除外85%、良品の誤除外35%（研究）
参考：日本の人手不足と自動化の文脈（報道）

 

PoCから本導入までの流れ（例）

成功の鍵はいきなり全面導入しないことです。現状を数値化→撮像・照明を設計→アルゴリズムを比較検証し、PoC（※6）で検出率とタクトを確認。効果が見えたら搬送・記録まで統合し、標準運用へ段階的に拡張します。

1. 現状分析：対象工程、欠陥定義、必要スループットを定量化
2. 撮像・照明設計：ワーク・欠陥に合う最適照明・光学系を選定
3. アルゴリズム選定：ルールベース／AIを比較検証（学習データ整備）
4. PoC実施：限定ラインで効果を実測（検出率・過検出率・タクト）
5. 本導入：搬送・結果管理・トレーサビリティを統合し、標準運用へ

※6　PoC（概念実証）とは、小規模に実機で効果を検証する段階導入。

 

画像処理技術は外観検査の重要なプロセス！外観検査に関するご相談はTMCシステムへ！

画像処理は、品質の均一化・微細欠陥の確実検出・データ活用を通じて、外観検査のボトルネックを解消する中核技術です。

人手不足や品質安定の課題を抱える現場ほど、小規模PoC→段階導入が失敗しないアプローチになります。撮像・照明・ソフト・搬送・刻印/ID連携まで一体で最適化できるパートナーと進めることで、ROIの早期実現につながります。

TMCシステムはハード面とソフト面の両面から外観検査の最適な案を提供する企業です。外観検査に関する無料相談を受け付けております。まずはお気軽にご相談ください。