資料 ／ 技術資料

講演資料：“見逃さない AI”を現場に届ける

日本機械学会 2026 年度年次大会ワークショップ（2026 年 9 月 7 日・東海大学湘南キャンパス）での講演資料。撮像・良品学習・止めないラインの 3 つを、適用事例 8 種と実測データでたどります。

• AI 外観検査の成否は、モデルより先に「撮像」で決まる ── 照明と角度を替えると、同じ傷がコントラストとして立ち上がる比較
• FORESIGHT STEREO の原理 ── カメラは動かさず光の向きだけを変えて撮り、画素ごとに面の向きを解く。法線マップ／3D Surface／2D Texture の 3 出力に分離するまで
• 適用事例 8 種 ── 500 円硬貨・車載エンブレム・シリコンウェハ（6 インチ）・EV バッテリセル・ピストンヘッド・コンクリート表面（インフラ点検）・鏡面・鋼板
• E3 ENGINE の考え方 ── 不良を教え込まず、良品の「ふつう」を覚えさせて外れを測る。不良の教師データは不要で、異常の位置もヒートマップで出る
• 入力だけを替えた比較の実測 ── 同一個体 128 枚（良品 35・不良品 93）で ROC AUC 0.935 → 0.970、判定不能帯 Δ0.379 → Δ0.078（約 8 割縮小）
• TR-300 ── 毎分 40 m で流れる鋼板を止めずに検査する構成。4 方向 LED とラインスキャンカメラの同期制御（切替周期 約 100 μs）、3D 生成 約 30 ms・AI 判定まで 60〜80 ms

PDF ・ 43 ページ ・ 2026.09 版