微細孔の異常と表面の変化を、電子顕微鏡の画像から可視化する。

「孔が正常か」だけでなく、表面全体の品質を評価したい。

対象部品には、規則的に並んだ多数の微細孔があります。孔には、閉塞、部分閉塞、サイズ異常、位置ずれ、欠損など複数の不良が発生します。

さらに、部品表面の盛り上がりやくぼみも品質に影響します。品質保証のためには、点としての孔と、面としての表面状態を同時に見る必要がありました。

人の目では、品質の程度を共通の数値で説明しにくい。

完全に閉塞した孔は画像上で孔自体が見えにくく、見えている部分だけを見る方法では判定できません。

表面の凹凸についても、目視では検査員ごとの判断差が生じやすく、「どの程度なら良品か」を共通基準として示すことが難しい状態でした。

求められたのは、単なる異常検出ではなく、品質状態を再現可能な基準で説明できる検査でした。

検査担当者が、異常の位置と表面の変化を確認できる形へ。

Technica AIは、見えにくい閉塞孔も含め、確認すべき異常の位置と種類を画像上に示す仕組みを開発しました。担当者が判定結果を見て、品質上の問題を検討できる形にしました。

さらに、表面状態をヒートマップとして色の強弱で可視化。SEM画像に現れる表面の変化を確認できるようにし、表面状態を数値指標へつなげる方法を提案しました。

異常の有無だけでなく、どこを確認すべきかを示すことで、検査員間で判断材料を共有するための基盤を整えました。

少量データでも、複数の孔異常と表面状態を可視化。

実際のSEM画像を用いた概念実証では、小径、閉塞、位置ずれ、欠損など複数の孔異常を識別・表示できるところまで実装しました。

検証時点で学習に利用できた画像は12枚と限られていましたが、異なる配列形状への対応や検出処理の安定化も進めました。

また、ヒートマップによって画像上の表面変化を可視化し、目視中心だった評価を具体的な品質指標へ発展させる方向性（凹凸の高さを直接測定した結果ではありません）を示しました。

検査判断の共有と品質改善に向けた価値。

• 判定のばらつきを抑える

  共通の画像と判定材料を使い、検査員による判断差の低減を目指します。

• 見逃しリスクを下げる

  見えにくい閉塞孔や画像上の表面変化を確認対象として示します。見逃し率の改善は、実運用での評価が必要です。

• 品質を説明可能にする

  ヒートマップと数値指標によって、目視判断を共通の基準で検討するための材料を提示します。

• 品質改善へデータを残す

  検査結果を蓄積し、製造条件との比較や継続的な品質改善へ活用できます。

検査結果を、
品質を説明し改善するための判断材料へ。

Technica AIは、画像認識だけでなく、現場が品質を理解し、判断し、改善できる形まで結果を可視化することを重視しています。