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  • 2019.09.05
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音に特化したAI分析ソリューション「SkySound」を活用した官能検査(異音検査)の代替

音に特化したAI分析ソリューション「SkySound」を活用した官能検査(異音検査)の代替

自動車メーカーのある検査工程において、検査員が行っていた官能検査(異音検査)を代替するAIモデルを作成しました。この検査工程では、熟練の検査員が「音」を聞いて良品・不良品を判定しており、検査工程自体が人の聴覚に依存していることによる弊害が生じていました。また異音を聞き続ける業務が、検査員の精神的ストレスとなる可能性が指摘されていました。

音に特化したAI分析ソリューション「SkySound」を用いて、1分間の音データから約1万個以上の特徴量を抽出。熟練検査員の判定に影響の大きい特徴を絞り込み、人の聴覚特性に近いAIモデルを作成することで、この検査工程をAIモデルが代替することを目指しました。

[ プロジェクトのポイント ]

  • 熟練検査員が「音」によって良品・不良品を判定していた
  • AI分析ソリューション「SkySound」で人の聴覚特性を模したAIモデルを作成

提示された課題

  • 検査工程自体が人に依存していることから、検査員による判断にバラツキが生じること、熟練検査員の人材確保などが課題になっていた
  • 人の聴覚で「音」を聞き分けるため、定量的な判定基準を設けることができなかった
  • 異音を聞き分ける業務が、検査員の精神的ストレスになっている可能性あった
目的
官能検査(異音検査)をAIで代替したい

問題解決までのアプローチ

本プロジェクトは大きく4つのフェーズに分けられます。現在までにフェーズ3まで進行しており、フェーズ4に取り組んでいるところです。

1. 音の特徴を抽出

音に特化したAI分析ソリューション「SkySound」を用いて、正常・異常ラベル付きの生の音データから1万個以上の特徴量(どのような特徴があるかを数値化したもの)を自動生成、自動抽出しました。独自のアルゴリズムにより、正常・異常をわける特徴量を絞り込みました。

2. 異音を聞き分けるAIモデルを作成

正常ラベル付きの音データのみで学習をさせ、学習した正常データとの乖離度を異常スコアとして計算・出力するようなAIモデルを作成しました。すでに収集した音データによるテスト段階では、異音の検出率80%以上を達成しました。

※AIモデルの精度向上には、最適な特徴量の抽出が重要です。従来は人間がさまざまな前処理手法から特徴量を抽出し、AIモデルに学習ながら最適な前処理と特徴量の組み合わせを選択していました。SkySoundは、この最適な特徴量の抽出と選択を自動で行います。

3. 本番環境でのAIモデル作成

新たに本番環境で音データを収集し、異音を聞き分けるAIモデルを作成しました。また、実運用に向けた業務フローの構築や現場システムへの組み込み方法などを検討しました。

4. 実運用に向けた最終調整

実運用に耐えうるAIモデル精度について、数値目標を設定しました。精度向上に取り組むとともに、現場実装に向けてシステム構築を含めた最終調整を行なっています。

AI導入にあたってのポイント

人の聴覚特性に近いAI

音データに対して、さまざまな特徴抽出の手法、絞り込み、分析技術の組み合わせにより、従来の手法では難しかった「人の聴覚特性に近い判断基準を持つAIモデル」を作成できました。

少量の異常データのみ利用

製造現場で利用するAIモデルの作成において、異常データの収集が難しいという課題があります。本事例では、正常・異常をわける特徴量を絞り込む際にだけ異常データを使用しており、AIモデルの学習は正常データのみで行なっています。これにより、異常データが少量であっても精度の高いAIモデル作成が実現しました。

carmaker

[ プロジェクト概要 ]
クライアント名 自動車メーカー様
プロジェクト開始時期 2018年4月(現在進行中)

[ 関連リンク ]

音に特化したAI分析ソリューション「SkySound」
https://skydisc.jp/service/sky_sound/

人の聴覚特性を模したAI分析モジュール「SkySound」の提供開始
https://skydisc.jp/information/1376/

機械学習を使った異常検知の仕組みと方法一覧
https://skydisc.jp/information/1601/

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