IOWN APNと画像認識AIを活用し、約300km離れた工場でAI外観検査に成功！

IOWN APNが遠隔検査を可能に

このような課題を解決するため、日東工業、NTT西日本、NTTドコモビジネスの3社は、NTTが提唱する「IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）構想」の主要技術である「IOWN APN（All-Photonics Network）」に注目しました。

IOWN APNは、「大容量・低遅延・ゆらぎゼロ」という特徴を持つ次世代ネットワークです。このAPNを使って、工場とデータセンターを接続し、工場外のデータセンターにAI基盤を集約する遠隔からのAI外観検査が本当に有効なのか、共同で検証されました。

IOWN構想について、さらに詳しく知りたい方は以下のリンクをご覧ください。
IOWN構想とは

また、APN（All-Photonics Network）についてはこちらをご確認ください。
APN（All-Photonics Network）とは

今回の取り組みでは、約300km離れた関東にある日東工業のデータセンターと、静岡県にある日東工業の掛川工場をIOWN APNでつなぎ、画像データとAI外観検査の結果をやり取りしました。

画像データの伝送とAI判定: 掛川工場のベルトコンベア上を流れる製品をラインカメラで撮影し、その画像をデータセンターへ送ります。データセンターでは、画像認識AI「Deeptector®」が、製品の不具合箇所や種類をリアルタイムで特定します。
AI検査結果に基づくロボット制御: Deeptector®によるAI外観検査の結果（不具合の有無やその座標データ）は、すぐに掛川工場のロボットへ伝送されます。これにより、ロボットはリアルタイムで制御され、不具合箇所にシールを貼る作業が行われました。

日東工業の掛川工場については、こちらをご覧ください。
日東工業掛川工場

今回の取り組みでは、工場内にAI基盤を置いた場合（ローカル環境）と変わらない速度と品質で、画像データの解析やロボットアームの制御ができることが実証されました。

画像認識AIを工場から離れたデータセンターに置いても、ネットワークの遅延が日東工業が求める外観検査の条件に影響を与えないことが確認されました。
日東工業では1日に1,000点以上の部品や製品の外観検査を行っていますが、画像認識AIを導入することで、検査基準に合わない製品が流れた場合だけ目視確認を行えばよくなるため、検査員の負担を減らす効果があるというデータが得られました。
IOWN APNを活用することで、工場内のデータやAI基盤を遠隔の監視運用拠点に集約できるようになります。これにより、監視運用拠点から工場内の設備状況や外観検査の結果を確認したり、システムの運用を行ったりすることが可能になり、運用効率の向上と複数の工場の検査品質を統一できるというデータが得られました。

日東工業: 実証の場となる掛川工場とデータセンターの環境を提供し、光の反射に強く、細かい傷も撮影できるラインカメラを選定しました。また、遠隔からのAI外観検査やロボットアームによるシール貼付工程の外観検査の条件に基づいて評価を行いました。
NTT西日本: 「All-Photonics Connect powered by IOWN」を提供し、県内を接続するIOWN APNの構成を検討しました。
NTTドコモビジネス: 「docomo business APN Plus powered by IOWN」を提供し、県と県の間を接続するIOWN APNの構成を検討しました。