AI活用型工業品質管理システム

NanoALは、移動するコンベアベルト上の素材を自動分類し、正確な位置を検出するビジョンシステムを必要としていました。これは適切なタイミングでPLC排除機構をトリガーするために不可欠でした。本システムは2台のカメラフィードを14+ FPSで同時処理し、検知精度95%超を達成し、人手を介さずに工業環境における粉塵や振動の下で24時間365日稼働することが要件でした。

課題

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• PLCによる排除を正確にトリガーするために、素材の分類だけでなくベルト上の正確な位置検出が必要だった
• デュアルカメラ構成は1台あたり14+ FPSのスループットを同時に維持する必要があった
• 工業環境（粉塵、振動、変動する照明）において24時間365日にわたるモデルの堅牢性が求められた
• 既存のPLC排除機構とハードウェア交換なしで統合する必要があった

ソリューション

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• コンベアベルト上の素材座標を正確に特定する位置ローカライゼーションを備えたYOLOベースの検出
• 2台のカメラフィードで同時に14+ FPSを維持するTensorRT最適化推論
• リアルタイム検出結果に基づいて既存の排除機構をトリガーする直接PLC統合
• 工業環境での24時間365日連続稼働に対応したエッジGPUデプロイ

アーキテクチャ

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成果

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• 実際の工業条件下で検知精度95%超の要件を達成
• 両カメラフィードで14+ FPSを維持し、検出からPLC信号までのレイテンシが100ms未満
• ハードウェア交換なしで既存のPLC排除機構との統合を実現
• システムはオペレーターの介入なしに本番環境で24時間365日稼働

技術スタック

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• AI/ML: Python, TensorRT, YOLO
• インフラ: Edge GPU, PLC Integration