スロベニアのプラスティカ・スカザ（Plastika Skaza）は、ガス流量計向けのプラスチック筐体を、イネア（INEA）の産業用画像検査と深層学習で見る仕組みを、既存のラインに載せています。本社の周辺はヴェレニエ（Velenje）です。
対象はガス業界向けの流量計の筐体です。形が複雑で、傷や欠け、塗布の不良、透明窓のゆがみなど、不良の種類が増え続けます。人手の見た目判定では基準がそろいにくく、不良を後工程まで流すリスクがありました。
新しい検査は、既存のロボットセルに組み込みます。空間とサイクル時間を延ばさないことが条件でした。高解像度カメラと産業用の発光ダイオード（LED）照明を使い、ロボットのハンドで部品を回して、複数方向から撮ります。背面からの光で、透明窓の異常を目立たせます。画像は、全体と区画のコントラストを同時に見ます。
複雑な形状では、従来の画素比較だけでは足りません。YOLO（画像の中の異常を一度に探す深層学習）を併用します。既に定義した不良だけでなく、まだ文書化していない異常のパターンも拾います。
イネアの説明では、実装は2024年3月です。製品1個あたりの画像は9枚で、各およそ2000万画素です。計算の層が何段も重なった仕組みで、層の一つあたりの計算単位が300万を超え、全体では5000万を超えます。判定はロボットへ返し、合格の列と、分類し直す列へ仕分けます。生産性は70%増、廃棄物は50%減、クレームは50%減で、投資の回収は10か月未満です。
スカザの受賞記事（2024年11月29日）では、スマートメーターの筐体にカメラ6台を使い、潜在的な欠陥を12種見ます。二次元コード（QR）と射出成形の条件を結び、追跡と苦情対応を速くします。商工会議所系のゴーデジタル（GoDigital）2024を受賞しています。イネアの本文はカメラ5台と照明10で、6台とは一致しません。
| 公表されている説明 | こちらで確認できていないこと |
|---|---|
| 既存のロボットセルへ、産業用の画像検査とYOLO系の深層学習を統合。サイクル時間は延ばさない（イネア） | モデルの版と、適合率・再現率 |
| 画像9枚/製品・各約2000万画素。計算単位の合計は5000万超（イネア） | 学習枚数と現場の誤判定の記録 |
| 生産性+70%／廃棄物−50%／クレーム−50%／投資回収10か月未満（イネア） | 効果の数字を第三者が確かめた記録 |
| カメラ6台・欠陥12種・二次元コードと射出の条件の連携。ゴーデジタル2024の受賞（スカザ） | イネアの「カメラ5台」との差 |
家電の操作窓や、車の灯具の透明カバーでは、傷と曇りの種類が増え、人の目では基準が揃いません。いまあるロボットの動きの中で、複数のカメラとYOLO系の深層学習が良否を返します。二次元コードで、成形の条件まで戻す使い方ができます。
ロボットが筐体を回すあいだに複数方向から撮り、YOLO系の深層学習が傷と透明窓の異常を分け、合格と不合格をロボットが別の列へ送ります。二次元コードで、射出の条件まで戻せるようにします。
