優秀賞「ロボットと独自AIで、ダイカストに対応する外観検査自動化の実現」

　複雑形状で表面のばらつきが大きいダイカスト（アルミニウムなどの金属の鋳造方法）製品を少数データで検査できるシステムを開発した。他社の類似システム（ディープラーニングを活用した不良品学習 AI ）では、学習のために不良品画像を種類ごとに数百枚用意する必要があり、さらに学習時間も数時間要していた。スパースモデリング AI を活用した新システムは良品画像数十枚のみ、数分の学習時間で自動検査可能。ロボットにより様々な角度から撮像することで、ソフト･ハード両面で自動化実現に大きく貢献した。ダイカスト製品は自動検査が難しいと言われてきたが、実際に現場導入し、検査員を6名から2名に省人化。画像記録で品質保証やトレーサビリティを実現した。