AIと人間の #目視検査 比べ🍙

近年、工場などで製品のキズや汚れ（欠陥）を見つける検査は、AIが得意になってきています。これは、ベテランの検査員さんの「目」に、AIの技術がだんだん追いついてきている、ということです。

しかし、AIと人間では、「ものを見る方法」が根本的に違います。

🍙人間は「パターンのプロ」

人間、特に熟練した検査員さんは、細かなところを一つ一つ見るのではなく、「全体を一つのパターン」として捉えます。

例えば、「この製品は、過去に見た合格品と比べて、全体の感じがどうか？」という風に、過去の経験や記憶をパッと引き出して判断します。

「このくらいの色ムラは大丈夫」「この変な出っ張り（バリ）は絶対にダメ」と、瞬時に直感で判断できるのは、過去に何度も見た「お手本」や「悪い例」と照らし合わせているからです。

これは、数値で比較するよりも、「似ているかどうか」で判断しているイメージです。

🍙AIは「数値化の達人」

一方、AIは「数値」しか扱えません。

AIが見ているのは、画像の中の「明るさ」「色の濃さ」「線の太さや向き」など、すべて細かく数値に置き換えられた特徴です。

人間が「ざらざらしている」「少し暗い」「ちょっとゆがんでいる」と感じるような、感覚的で数値にできないものは、AIには直接はわかりません。

AIは、これらの数値を組み合わせて、「この数値の組み合わせは『欠陥』のグループだ」と分類して判断しています。

🍙これからの検査のカタチ：ハイブリッド検査

AIと人間が違う方法で判断しているからこそ、お互いの得意なところを組み合わせることが大切だと考えられています。

AIの強み： 「なぜそう判断したか（理由）」を数値データからハッキリと説明できること。

人間の強み： 「数値では表せない微妙な違い」を直感的に見抜く力。

今後は、AIが一度判断したものを、人間が「これで本当に合っているか」とチェックしたり、逆に人間の直感的な判断をAIの数値データで「裏付け」たりする、人間とAIが協力し合う検査の仕組みがどんどん進んでいます。

#AI外観検査 #ダイカスト #全周囲撮像