韓国のエルロイラボ（ELROILAB）は、スペシム（Specim）のハイパースペクトルカメラと自社の深層学習ソフトで、離乳食向けひき鶏肉の異物検出を回しています。スペシムの成功事例ページが、鶏骨など目視では見分けにくい異物への導入をまとめ、顧客の社名は出ていません。マーケティング担当のジェイ・リー（Jay Lee）のコメントも載っています。
エルロイラボは2020年創業の韓国の技術企業です。ハイパースペクトル画像（HSI）向けに、独自の深層学習ソフト「スペクトラルAI（SPECTRAL AI）」を作り、スペシムの産業用カメラFX10・FX17と組み合わせています。韓国の大手食品メーカーが、品質と安全の確保にこの構成を使っています。
対象の顧客プロジェクトは、離乳食のひき鶏肉ラインです。製品に鶏骨が入っているという顧客クレームが多く、安全リスクとブランド信頼の低下につながっていました。白い骨は周囲の肉と見た目が近く、肉眼や標準のRGBカメラではほぼ見分けられません。そのため現場は手触り検査に頼っていましたが、遅く、労働が重く、ばらつきも残りました。
エルロイラボは、スペシムのHSIカメラとスペクトラルAIを組み合わせた構成を提案しました。HSIは、見た目ではなく、物質ごとの反射スペクトル（分光シグネチャ）から化学的な違いを見ます。目視やRGBでは区別しにくい異物も、非接触で製品の流れ全体をリアルタイムに監視できます。スペクトラルAIは大量のハイパースペクトル画像を扱い、食品の異物検出向けに最適化した深層学習の枠組みで、不規則な異物のデータから継続的に学習します。
異物が見つかったあとの除去は、次の三通りです。ドロップダウン方式は、異物だけを落とし、本流の製品は流し続けます。エアブロー方式は、短い空気の噴射で異物を取り除きます。デルタロボット方式は、異物だけを真空で吸い取ります。
スペシムのHSIを適用した結果、従来法では極めて検出しにくかったひき鶏肉中の鶏骨や他の異物を識別できるようになりました。顧客クレームはほぼ9割減り、手検査の要員も大きく減りました。挙げられている利点は、食品安全リスクの低減、異物検出精度の向上、工程自動化による人件費の低減、品質基準の一貫、生産データの蓄積と工程最適化です。
ジェイ・リーは、スペシム製品が高性能なハイパースペクトルデータを出し、似た色や目視では難しい材もはっきり区別できる点を挙げます。「精密な品質分析や検出が必要な分野で信頼できる選択だ」。先行きとして、エルロイラボはハイパースペクトルAIをリサイクルや製造など、食品以外の業種にも広げる予定です。
| 公表されている説明 | こちらで確認できていないこと |
|---|---|
| エルロイラボは2020年創業の韓国技術企業。スペクトラルAI。スペシムFX10・FX17（スペシム） | 従業員数・導入社数の独立統計 |
| 顧客は韓国の大手離乳食メーカー（社名非公開）。ひき鶏肉ラインで鶏骨クレーム | 顧客社名・工場名・処理量 |
| 白い骨は肉と見た目が近く、目視・RGBでは見分けにくい。手触り検査は遅く一貫しにくい | 導入前の見逃し率・検査タクトの独立数値 |
| HSIは分光シグネチャで骨や他の異物を検出。不規則異物で継続学習 | 波長帯別の検出限界・誤検出率の監査 |
| 除去: ドロップダウン／エアブロー／デルタロボット真空 | 当該ラインで採用した方式の特定 |
| 顧客クレームほぼ9割減、手検査要員減、人件費減、品質一貫、生産データ活用 | 9割の母数・期間・第三者監査 |
| ジェイ・リー: 似た色や目視困難な材も分光で区別できる、とのコメント | コメントの独立取材記録 |
| リサイクル・製造など他業種へ拡大予定 | 具体業種・導入スケジュール |
白い異物が原料と同色でRGB検査が効かない菓子・乳製品、手触りや抜き取りに頼っている最終検査では、分光シグネチャで異物を見分けます。インラインのハイパースペクトルと深層学習で検出し、エアやロボットで取り除きます。
見た目が肉に近い骨片を、分光シグネチャで見分け、インラインのハイパースペクトルと深層学習で検出し、落とし・吹き・真空のいずれかで取り除きます。
