トヨタ自動車株式会社 様

生産ラインのフルオートメーションを目指し、AI画像検査システムWiseImagingを導入
2交代制の目視検査工程を自動化、見逃し率0％を実現

導入事例

AI画像検査システム

熟練技術が必要な検査の自動化でフルオートメーションへ
自動化による省人化を目指す動きも活発化

課題● 省人化につなげる自動化の取り組みで、人に頼らざるを得ない検査工程がネックに● 検査対象は複雑な形状であり、検査の難易度も高い● 検査の自動化による省人化が部門ミッションの1つだが、なかなか進まない効果● 検査の自動化で生産ラインのフルオートメーションを実現● 画角ごとに検査モデルを構築することにより、絶対条件である見逃し率ゼロを達成● 同工場内で初めて検査の省人化を実現、モデルケースとなり部門全体の動きも活発化

素形材の生産技術を支援る部隊がすべて集結しており、素形材づる検査工程だった。
「自動化を図って原価（本生産で製品を流すこと）生産できるよ動車を提供する近道です。そうすると人入のお話を伺ったのは、素形材技術部 焼ンの生産準備を行っています。
」
（渡辺氏）

部門概要

今回、トヨタ自動車でWiseImaging導結技術室 主幹 渡辺 誠氏と素形材技術部基盤開発室 主任 宮内 良貴氏。素形材技術部は試作と量産の生産技術を融合し、くりに携わっている国内外の工場が号口
うに、型・設備の設計や試作対応、ライ導入前の課題を下げていく流れが、クオリティの高い自件費が発生する目視検査は大きなネックです。単純な作業については、できる限り自動化もしくは検査レスで、省人化を実現していくのが我々の使命ですから、常にもどかしい想いがありました。
」（渡辺

クルマ開発のスピードアップを図るために検査工程が自動化のネックにる部門で、金属を主体とする素材に鋳造提供していくため、トヨタ自動車ではさま入していた本社工場の鍛造部が、フロン処理を加えて成形する素形材の生産技術

かし、著名なトヨタ生産方式を生み出しンライン化を成功させ省人化につながっ新設されたモノづくり開発センターに属すや鍛造、焼結、プレスといった力や熱のを支援している。
「我々の部門は鋳造、鍛造、焼結、プレスといった素形材に関すクオリティの高い自動車をユーザーにざまなラインの自動化を図っている。したトヨタ自動車をもってしても自動化が難しい部分があった。それが人の目視に頼氏）

そうしたなか、WiseImagingを先行導トハブ部品の検査自動化に取り組み、イたとの話が舞い込んだ。
「自動化の成功事例ができたことは、他のラインでも実トヨタ自動車株式会社 様現できるのではないかという期待を高め、＜国産メーカーの安心感＞査には熟練技術が必要であり、検査員がという意味で大きな意義がありました。も発したAI画像検査システムだが、他の2製した。一日あたり約1,000台生産するなか、自動化に取り組むモチベーションを促す
ちろん、我々も同様です。早速、自動検査装置を導入するプロジェクトに取り掛かりました。」（渡辺氏）

WiseImagingはシーイーシーが自社開品は海外製品。常にメーカーと直でリアルタイムにやり取りできるのはシーイーシーだけだった。
「検査工程の自動化は、AI画像検査システムのみで成り立つものではな製品の比較・検討

く、カメラやデータ処理の機器などを組み自動検査装置のキーとなるのは、良品程のなかで、精度や制御方法を詰めながインライン化の実績を重視合わせて検査装置をつくり上げていかなければなりません。その検査装置をつくる過と不良品を判別するAI画像検査システム。

ら設備化していくわけですから、我々が望程での自動化の取り組みに鑑みながら、力体制です。そうなると、直でリアルタイ

素形材技術部では社内外における検査工

最終的にはトライアルの実績を考慮し、んだのはスムーズにやり取りできる密な協ムにやり取りできる国内メーカーのシー

WiseImagingを含 む3つのAI画 像 検 査シ

イーシーを選びました。
」（宮内氏）

た。100枚程度の画像を学習させた場合自動化対象の検査工程ステムをピックアップして比較・検討に入っの精度検証を経て、3カ月後に選定したのはシーイーシーのWiseImagingだった。その選定理由は以下の通りだ。

＜インライン化に成功した唯一の製品＞

本社工場鍛造部がフロントハブの検査工程の自動化を成功させたAI画像検査システムこそがWiseImagingだった。

「WiseImaging以外の2製品は、まだトライアルレベル。これに対し、インライ複雑な構造のATキャリア

今回、自動化のターゲットになったのは、AT（オートマチック・トランスミッション）のキャリアと呼ばれる焼結部品の検査工程。検査工程以外はすべて自動化されており、しかも、後工程の加工ラインも自動化されているため、まさに検査工程だけがネックになっていた。

ような気がしました。
」（宮内氏）

素形材技術部 焼結技術室 主幹 渡辺 誠氏

しかも、2交代制でしたから常に2人の検査スタッフが必要です。言い換えると、ここを自動化できれば、製造～検査～加工工程の全自動ラインが実現すると考えました。」（渡辺氏）

自動化に向けた取り組み

画角数の決定と不良品づくり

シーイーシーからWiseImagingのライセンスを購入し、2019年2月から本 格的に検査工程の自動化に向けた取り組みが始まった。しかし、取り組む以前から、本社工場鍛造部以上に困難を極めることは予想していた。その理由は検査画角数の違いだ。本社工場鍛造部のフロントハブは2画 角で対応 可能 だったのに対し、ATキャリアは形状が複雑なため、上下左右斜めから合計10画角が必要だった。

「焼結は粉を固めてつくっている特性上、どこにクラックが発生してもおかしくあり（渡辺氏）

め、焼結炉から出てきたATキャリアはすしている作業場面を分析して割り出しました液体にATキャリアを漬けて磁化させ、らさまざまな角度から見ることができます

で亀裂やひび割れを判別します。この検検査工程でひとつ当たりにかけられる約5たクラックが入ることがあります。そのたり組む我々としては、ハードルが下がったため、どうしても人に頼らざるを得ません。

用いた成形工程で亀裂やひび割れといっありました。インライン化できているわけ率が0％）を実現しています。これから取約45秒間で検査を行わなければならないません。不良品の発生頻度にかかわらず、し接合した部品です。焼結の際、金型をですから、精度は100％（不良品の見逃しひとつのATキャリアがラインを通過する「キャリアは3つの部品をロウ剤で焼結ン化という実績があるWiseImagingのアドバンテージは非常に大きなインパクトが熟練者を呼び出し確認を行うこともありまべて目視検査していました。磁粉が入っブラックライトを当てて磁粉の溜まり具合

自動化のターゲットになった焼結部品のATキャリア常時シビアな検査する必要があります。
」「10画角という数は、実際に人が検査をた。そもそも人は角度を少しずつ変えながが、機械はそうはいきません。ですから、●自動検査装置導入前後のリソース

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AI画像検査システム

秒間という限られた検査時間を考慮しつもちろん、シーイーシーにも協力を仰ぎ、氏）た。

きました。」（渡辺氏）

インラインに移行した。インラインといってつ、その最大数として10画角を算出しましさらに困難を極めたのが不良品づくり

我々にノウハウが貯まるやり方で進めてい取り組みの流れは2段階。まずは自動化も、すぐに本格稼働したわけではない。ま

OK・NGをより明確化させるため、画像のWiseImaging搭載の自動検査装置を投入。

だった。精度を高めるには、より多くの不を行う自動 検 査 装 置の ベースづくりと、「前提として、不良品の検出率100％の精前処理設定を行った。
「自動検査装置の構良品をつくって学習させる必 要がある。
度が出なければインライン化することがこうした努力が実り、無事2020年8月にず は 検 査 ス タ ッフ が い る な か に
WiseImagingによるOK・NGの判定にかか成を検討するところから始めました。約45

わらず、これまでと同様に検査スタッフが段では設定しない条件で無理やりクラッに対応したプログラムをどうカスタマイズ

検 査の自動 化が 可能かどうかの検 証をた。目視で1mm程度の小さいクラックか処理能力を考慮しつつ、可能な限り並列で加の学習もさせた。
そして遂に2020年12月、

緒に模索しました。また、クラックを見極本格稼働が始まった。

できません。その精度を高めるため、普クがある不良品づくりの作業を行いまし秒のサイクルに合わせる機器構成と、それするのかがポイントでした。そこはGPUのら数十mmの大きなクラックまで、それぞ10画角を処理する方法をシーイーシーと一良品の数は1,000にも上ったと思います。

めるのに適した画像のトリミングを決め、は行えないので、休日を返上して不良品WiseImagingに学習させました。最初の3れ画角ごとに必要だったため、つくった不しかも、生産ラインが稼働しているときづくりに勤しみました。」（渡辺氏）

シーイーシーとの取り組み

各 画 角100 ～ 200枚 程 度 の 画 像 を化に成功した素形材技術部。その効果はズに移行。ここでは、AIの学習に必要なシーイーシーには技術的なサポートを依画角のうち半分の5画角をシーイーシーにをお願いした。その理由は、インライン化した後を考慮してのこと。
「インライン化できたとしても、すぐに新たなチャレンジや課題が出てきます。その際、我々にノウハウがなければ、ちょっとしたことでもシーイーシーに依頼しなければなりません。それはスピードアップやコスト削減の妨げになりますから、やはり我々側にノウハウを蓄積していく必要があります。

製品の導入効果学習させました。
」（宮内氏）

を参考にしながら私の方で残りの7画角を導入プロジェクトは、渡辺氏、宮内氏を頼しながらも、機械学習のノウハウ伝授

WiseImagingを搭載した自動検査装置の省人化と見逃し率ゼロ％を実現

インライン化後約5カ月は検証期間中 心とした 素 形 材 技 術 部 門 主 導とし、行った。検証は約5カ月行い、その間は追画角をシーイーシーに行ってもらい、それノウハウを蓄積するやり方で進める

今回の取り組みのポイントは内製化だ。

判定する期間を設け、本当にインラインでその後、検査精度を向上させるフェー

ATのキャリアにおける検査工程の自動以下の通りだ。

＜省人化を実現＞

WiseImagingの自動検査装置のみで検パラメーターのベースを決めるため、10査が可能になったため、目視検査を廃止依頼した。
「我々が行った残り5画角につとなく、安定的にクオリティの高い自動車

いても、シーイーシーにアドバイスを受けながら、これで問題ないか確認しながら進めていきました。また、我々だけでなく、できた。これにより、熟練技術に頼るこをユーザーに提供するという目標に向かって、また一歩突き進んだ。

クラック検査の担当者を招き、クラック＜見逃し率0％を実現＞意見ももらいました。最終的に学習させすべてのクラックを検出できている。
「イ

NG画像ともに1万4,000枚前後。合計約3した。結果、WiseImagingがすべての不を判別する際のコツなど、製造側からのた画像の枚数は、10画角合わせ、OK画像、万枚もの画像を学習させました。」（渡辺

見逃し率0％、過検出率は5％を達成。

ンライン化後、抜き取り検査を実施しま良品をNGと判定しており、WiseImaging●自動検査装置導入前後のフロー

Beforeロボットにて検査ラインへ搬送

ワークをAGVが搬送

After

ワークをAGVが搬送

判定結果に基づき仕分け

目視検査

次工程へ

人手検 査

自動化

ロボットにて暗室へ搬送し撮像

WiseImagingにて検査判定
全自動化

判定結果に応じて自動制御次工程へ

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生産ラインのフルオートメーションを目指し、AI画像検査システムWiseImagingを導入
2交代制の目視検査工程を自動化、見逃し率0％を実現

導入事例

AI画像検査システムへの信頼 度も大きく高まりました。」（渡辺氏）＜ラインタクトの自由度がアップ＞

新型コロナウイルス感染症の影響は生産ラインにも影響が出ている。従来は月産2万台だった生 産ラインを1万5,000台ですが、自動化を果たした現在は人が不功例をベンチマークに、さらに展開していをゆっくり流すだけです。人のことを考え「焼結部品だけでもたくさんのラインが要ですから、生産台数が減ったらラインることなく、自由にラインタクトを制御でありますから、今後は自動化の流れが一す。」（渡辺氏）

で終わりではなく、新たな自動化に向けきるようになったのは大きな成果と言えまに落とすこともあったという。その場合、＜フレキシブルなシーイーシーの対応＞

査工程は約70秒に変更される。

あったが、国内メーカーであるシーイー

た約25秒の使い道であり、何らかの業務は発展しなかった。
「海外製品の場合、イラインタクトが変わるため、約45秒の検「人が作業を行う場合の問題は、余っを組み込む必要があります。こうした編成効率を考えるのはかなり負担だったの

インライン化した後、多少のトラブルはシーの素早い対応により、大きな問題にレギュラーなトラブルは契約外となり、対応に遅れが生じることが多々あります。その点、シーイーシーはフレキシブルに対応してくれます。二人三脚で進めていける安心 感は何にも代えがたいと感じています。」

設立：1937年8月

資本金：：6,354億円

本社

従業員数

：〒471-8571 愛知県豊田市トヨタ町1番地

生産されていますから、その工場の2ラインを自動化したいと考えています。ただ、今回のようにNGとなる不良品をたくさんつくってその都度学習させる方法は、横展開させるには少し手間がかかり過ぎます。
現在、シーイーシーと相談しているところですが、AIによる不良品画像の自動生成にも取り組んでいるとのことでしたので、その機能を含めて今後も積極的にご協力いただきたいと思っています。」（渡辺氏）
また、宮内氏は「検査以外のところで確認する作業です。こういった業務のようきる」という点で他のラインもモチベーションがアップしているという。今回の成鍛造を例にすると、金型でプレスしているとき、一瞬見える金型状態の良し悪しをに、人の目や技能に頼っている状態監視の部分も自動化できれば、より多くの省人化が図れるのではないかと考えています。」と語ってくれた。

世界最大級の自動車メーカー。2021年の米国市場の新車販売台数で初の首位を獲得し、世界の新車販売台数では2年連続トップを確実なものにしている。現在は「自動車をつくる会社」から「モビリティカンパニー」への移行を目指し、世界中の人々の「移動」に関わるあらゆるサービスを提供する会社、そして、移動の自由：71,373人（連結 366,283人／ 2021年3月末現在） と楽しさを提供する会社に変革中。ホーム＆アウェイ視点で、トヨ主な事業内容 ：自動車の生産・販売
https://www.toyota.co.jp

お問い合わせキャリアとまったく同じものが別の工場で素形材技術部にとって検査工程の自動は、「検査は自動化できる」「省人化がでトヨタ自動車株式会社て進んでいくつもりです。まず、今回のATも人が介在する業務がいくつかあります。

化第一号となった今回のATキャリアの件

お客様様 プロフィール

気に加速していくと思います。我々もこれ今後の活用展望

不良品画像の自動生成技術に期待

素形材技術部 基盤開発室 主任 宮内 良貴氏

こうという流れが見え始めた。

タグループ全体の事業の再構築や従来の枠組みに捉われないモビリティサービス中心の協業を加速させている。

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