あらゆるモノづくりの現場では、品質管理のため人間の目による「目視検査」が欠かせない。より精度を高めるべく自動化も進んでいるが、従来の技術では「正常状態が均一」「不良の特徴や判断基準が一定」といった制約があり、幅広い対象物に対応できなかった。
「MINESPECT」は、特殊照明で対象物の潜在情報を可視化し、独自スペクトル処理で強調。これらの光学とAIを駆使することで、従来技術では不可能とされていた「正常状態の表面変動が大きい」「不良状態が正常状態に酷似かつ不定」「場所により判断基準が異なる」といった条件下での画像検査を可能にした。これにより目視検査領域の安定化が実現すると同時に、検査トレーサビリティも向上。さらに検査工程で取得された膨大な画像データを再利用することで、製造工程の健全性へのフィードバックも実現している。今後は人材確保や教育に苦慮している製造業や、人工知能による生産性向上を目指している分野での活用を目指す。