水産加工品の生産プロセスにAI技術を導入、2級品の発生原因の究明へ

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水産加工品の生産工程を人工知能(AI)で「見える化」する技術を開発、その効果を確認する実証実験が実施されています。自動で2級品を検出することで、生産効率の向上につながる効果が期待されています。

水産加工品の生産プロセスにおける課題

水産加工品の生産プロセスにおいては、従来は熟練の技術者による目視での品質チェックが一般的に行われています。

しかし今後は技術者の高齢化や水産加工業の従事者が減少していくことから、技術の継承や人手不足が大きな課題になることが予想されています。

そのため、生産プロセスにおいては1級品と2級品を判別する精度やスピードが今後は維持できなくなることが懸念事項となっています。

このように、水産加工品の生産プロセスの効率化が今後の課題となっていますが、その生産現場においては生産工程の「見える化」が行われていないのが現状です。

生産工程においては生産品の1級品と2級品が発生しますが、その数や発生頻度、どの工程で発生するかなどの情報を取得していないために2級品の発生原因が特定されておらず、歩留まり率の向上に課題を抱えています。

そこで、NECソリューションイノベータ、極洋、極洋食品、東北大 IIS 研究センターが共同でICTを活用した生産工程の「見える化」技術を開発しました。

生産ラインで実証実験を実施

極洋食品の工場において、「エビフリッター「コロッケ」「フライ」の加工プロセスで実証実験を行いました。

実証実験における撮影ポイント(東北大学)

実証実験は、生産効率の向上に向けて2級品の発生原因の究明を目的としています。

そこで、AIの画像認識技術を使ったシステムを適用して、各工程ごと(下ごしらえや調理など)に生産個数を計測しました。

次に、2級品をAI技術で検出する実験を行いました。1秒間に15から20枚ほどの頻度で生産ラインを撮影し、その画像から2級品を自動検出します。

最後に、生産プロセスにおける2級品の発生パターンを分析することで、その発生原因を究明します。

見える化画面(東北大学)

実証実験の結果、AI技術によって生産個数の計測精度は99%以上を達成。さらに生産ラインの撮影画像1枚あたり0.05秒以内に2級品を検出することに成功しています。

これらの結果を分析することで、一部の生産加工品では2級品の発生原因の可能性についての情報が得られたとしています。

今回の実証実験で得られた成果は今後、生産プロセスに実装できる仕組みの実現につなげるとしています。

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