プロジェクト背景
食材セットを提供している食品製造業B社では、複数種類の色・形状が類似した食材から正しい組み合わせの食材がコンテナに投入され、包装されているかを品質保証業務として人手を使って検査していました。検査方法としては、サンプル的に包装後の商品を目視チェックすることが主な方法となっており、不良品の見逃しが一定の頻度で発生していました。
解決策と効果
解決策として、画像（動画）で作業者が正しい組み合わせの食材をコンテナに投入しているかを食材の物体認識と作業者の動作解析で行う仕組みを提供しました。
このシステムによって、作業者は、間違った食材をコンテナに投入した場合、システムからアラートを受け、即時にアラート内容をシステムで確認し、自身が間違った食材を投入したことに気づくことができます。このシステムの導入によって、包装前に食材の投入ミスの発見を実現し、品質保証業務を高度化することができました。
Project Background
Company B, a food manufacturer providing pre-packaged ingredient sets, relied on manual inspections to ensure that the correct combination of ingredients—many of which had similar colors and shapes—was placed into the container before packaging.
The primary inspection method involved sampling finished products for visual checks, which led to occasional defects being overlooked.
Solution & Impact
To address this issue, we introduced a vision-based quality assurance system that utilizes object recognition and motion analysis to verify whether workers were correctly placing ingredients into containers.
The system analyzes video footage to detect errors in real-time.
If a worker places an incorrect ingredient into a container, the system immediately triggers an alert.
Workers can review the alert on the system and correct their mistakes before packaging.
This implementation enabled the detection of misplacements before packaging, significantly enhancing the accuracy and efficiency of quality assurance processes.
