AIを用いた水道管などの品質検査システムを開発大阪公立大学，栗本鐵工所

　大阪公立大学などのグループは、約400本のダクタイル鋳鉄管を撮影した鋳肌画像3,481枚と、画像に対する検査員の5段階分類結果をAIに学習させ、不良品を自動で識別可能な検査システム開発した。
　上下水道管やガス管に使用されるダクタイル鋳鉄管という管材は、溶かした鉄と炭素の混合物を鋳型に流し込み製造される。製造過程でできるピンホールの大きさや数で品質の良否を判定する。従来は経験豊富な検査員の主観的な判断となり、判断基準の標準性や定量性、目視検査による負担などの課題があった。
　不良品の識別だけでなく、不良品発生時の条件を同時に記録し、品質向上へも活用できる。今後は本システムの実装に向け、鋳物工場へのテスト導入等を進める。


大阪公立大学
 
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不良品を見逃さない！ AIを用いた水道管などの品質検査システムを開発｜大阪公立大学
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