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超安価な画像診断システム開発により
ボトルのラベル巻品質検査を自動化する
九州のものづくり貢献をしながら、IoT人材を育成する取組

株式会社トヨタプロダクションエンジニアリング(代表取締役社長:林 文吾/以下、TPEC)は、富士通九州ネットワークテクノロジーズ(代表取締役社長:棚橋 勝彦/以下、QNET)と協力して、九州のものづくりに貢献しながら、TPECはIoT人材の育成、QNETは技術実証をする取り組みを行いました。

もっと喜ばれるクルマ作りを目指して、デジタル生産技術で、トヨタのモノづくりを支えるTPECでは、IoTビジネスの拡大に伴い、更なる技術力向上・人材育成を目指し、実践の場を求めていました。
保有している技術を高付加価値に進化(深化)させ、お客様の価値を創出することを基本事業方針とするQNETでは、デジタルビジネスの拡大に伴い、IoTビジネス分野における、メディア(画像・音声)解析技術力、各種AI活用技術の向上、お客様の業務課題把握、発想力(提案力)によるお客様の新たな価値(ビジネス)を創造するスキルの獲得を目指し、より実践的な共創活動の場を求めていました。

最初の実践テーマとして、福岡県嘉麻市に所在する、ロケット石鹸株式会社(代表取締役社長:加藤謙太郎、以下ロケット石鹸)のボトルのラベル巻品質検査の自動化に取り組む事にしました。ロケット石鹸グループでは、石鹸・洗剤などの洗浄剤からシャンプー・リンス・ボディソープや薬用ハンドソープなどの製品製造を行っています。1分間に50本生産されるボトルのラベル巻品質を、人による全数目視検査をするのは困難であり、高額なカメラによる画像診断システムを導入する事はコスト面で課題がありました。

そこで、ロケット石鹸、TPEC、QNETの3社にてRaspberry Pi(ラズベリーパイ/超安価なワンボードマイコン)+安いカメラ+OSS(オープンソースソフトウェア)を使い、高速に流れるボトルのラベル巻品質検査システムの開発に取り組みました。

各社の取り組み

■ロケット石鹸
ラベルの張り合わせ部を確実に撮影できるようにするために、ボトルを1回転させながら搬送するよう、ラインを改造

■QNET
高速に流れる複数のボトルを連続的に写真撮影しながら画像診断をする事を実現するために、OSSプログラムを活用した高精度かつ軽量な診断アルゴリズムの開発を行い、Raspberry Piでも高速処理が実施できるように開発。

■TPEC
高解像度なカメラであっても画像診断では難しい「白ラベルと白ボトルの画像判定処理」を実現するために、ラベルとボトルの「光の反射率の差」を利用した撮影手法を開発

これらの取組により超安価な画像診断によるボトルのラベル巻外観検査システムが完成し、更なるレベルアップとして不良原因の解析、予兆保全に向けた検討を進めています。
近年、製造業ではデジタルツインの考え方に基づいた高効率な生産システムの構築を目指したデジタルイノベーションが注目されています。その実現には、製造現場の各工程に点在する多種多様なデータを集約して工程全体をデジタル空間上に再現し、現場経験からデータ分析・シミュレーションができる“高度なIoT人材”の育成が必要です。

これからも、TPECとQNETは、九州の皆さまのものづくりに貢献する機会をいただきながら人材育成と地域活性に取り組み、デジタルイノベーションに挑戦いたします。