OKIは、PCBの実装後に行うAOIで発生するはんだ不良の誤検出を抑え、AOI後の目視検査時間を約8割削減する「目視判定AI技術」を開発し、2026年7月1日から「まるごとEMS」顧客向け生産ラインへの導入を開始します。モノづくりで培った知見をもとにした実装基板専用AIと独自アルゴリズムを検査判定プログラムに組み込み、検査精度の向上と検査工程の短縮を両立します。対象はAIサーバーに代表される大型高密度PCBで、はんだ濡れや位置ずれなどの不良判定が難しい領域に対応します。良品のみ学習を採用し、少量の良品データから学習可能とすることで、変種変量生産への適合性を高めています。これにより、顧客サービス品質の向上と生産期間の短縮に資することが狙いです。OKIは今後、他の検査用途への展開やAI活用システムの開発を進め、製造現場でのAI実装を拡大していく方針です。
大型高密度PCBで高精度に4項目を判定 誤検出を抑えて検査工程を短縮
本技術は、AOI装置の検査判定プログラムにOKIの知見を反映した実装基板専用AIを搭載し、「はんだ濡れ」「位置ずれ」「欠品」「浮き」の4項目を短時間で高精度に判定します。AIサーバーなどでは、大型部品や端子間隔が数ミクロンの狭ピッチ部品が多数実装されるため、従来は不良判定が難しく、AOIの誤検出が目視確認の負荷につながっていました。本技術は誤検出を減らすことで、AOI後の目視検査時間を約8割削減できるとしています。さらに、部品固有の特徴を考慮し、機能に影響しない製造番号やロット番号の違い、印刷のかすれなどを良品と判断する独自プログラムを組み込み、現実の生産条件に即した判定を実現します。結果として、検査ラインのスループットを高めながら、品質の確からしさも維持します。大型高密度基板に特化したアルゴリズム構築により、検査工程のボトルネック解消が期待されます。
良品のみ学習で変種変量に対応 少量データでの立ち上げを容易に
良品のみ学習を採用することで、数万種類の部材と数千種類の機器を扱う環境でも、学習用の不良データを大量収集せずに立ち上げが可能です。良品データからの逸脱度合いにもとづく判定は、製造番号のばらつきや印刷のかすれといった実ラインで頻出する要素を適切に扱えるよう調整されています。少量データでのモデル学習は、製品切り替えが頻繁な現場でも導入負荷を抑えられるため、検査の内製化やライン変更時のチューニング時間を短縮する効果が見込まれます。OKIは実装基板専用AIと独自アルゴリズムの組み合わせにより、短時間かつ高精度な良否判定を実現し、検査工程の省力化につなげています。これらの工夫により、狭ピッチ部品が増える最新基板でも実運用に耐える検査品質を確保します。結果として、検査作業者の負担軽減と工程全体の均質化にも寄与します。
まるごとEMSに実装し品質とリードタイムを改善 製造現場へのAI実装を拡大へ
OKIは2025年から、企業の製造に関する「持たない経営」を支援し経営指標の改善を後押しする「まるごとEMS」サービスを提供しています。今回の技術を同サービスの顧客向け生産ラインへ導入することで、製造期間の短縮と検査精度の向上に直接的に貢献します。AOI後の目視工程が大幅に圧縮されるため、ライン全体のタクト短縮に波及し、品質保証フローのスループット向上が見込まれます。OKIは今後、今回の目視判定AI技術を他の検査用途へも展開し、AIを活用した新たなシステムの開発を進める計画です。さまざまな製造現場でのAI実装を広げることで、生産効率と生産品質の一段の向上を目指します。注釈に示されているとおり、AOIは機械視覚を用いた自動検査であり、良品のみ学習は良品データの逸脱度合いにもとづく判定手法です。はんだ濡れは端子や電極面に広がって良好な接合が形成されている状態を指し、これらの基礎概念も本技術の判定に活用されています。
詳しくは「OKI」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
