食品工場で必要となる主な外観検査には①異物の混入、②食材の個数・組み合わせ、③分類が挙げられます。ＡＩで「食の安全」をサポートします。

この例での検出対象は：毛髪・虫・ビニール片 です。これらのほか（ナゲットの割れなどで生じる可能性のある）サイズの異なるナゲットも検知しています。監視モードではDeepSkyのカメラをコンベアにポン付けするだけで、異物を検知した時にブザー付きパトライトを鳴動したり、その時の画像を保存したりすることができます。

食品への毛髪混入

毛髪を検出し、NGと判定しています。

カップ麺の具材の有無確認

カップ麺の製造で具材として投入される玉子やネギの有無を確認しています。具材が不足している状態を学習させることにより、複数通りの具材不足を判断したり、正しい状態とは異なることを判断したりすることができます。

正常な状態（ＯＫ）

一つに卵が不足している状態（ＮＧ）

トレー上のパンの種類判別

トレー上のパンの種類を判別し、計数しています。DeepSkyは判別したものの名前と個数を上位システムに返すことができるため、判別や計数自動化のシステムに利用できます。

肉の部位の判別

肉の質感や色などから豚バラ、カルビなどの部位を判定しています。（画像クリックで拡大）

カルビ、トロカルビ、豚バラを検出しています。

カルビとトロカルビを区別して検出しています。

箱詰め菓子のカウント

個数カウントには「明暗カウント」や「粒子解析」といった方法がありますが、AI（ディープラーニング）では個包装された菓子の袋そのもののパターンを認識できるのでより多品種かつ柔軟なカウントを行うことができます。

25枚入でOKの状態。

一枚不足でNGの状態。

4枚不足でNGの状態。

玉子のひび割れ検査

ディープラーニングは画像内の特徴を捉えて検出することができるため、影などの条件に左右されにくい検出を行うことができます。ここでは玉子のひび割れを学習させ、ランダムな姿勢の中でひび割れだけを検出させています。

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