近年、製造現場で不良品判定や異物混入検出にAI（AI：Artificial Intelligence）技術を導入する企業が増加している。
これにより、省力化や人手不足の解消、生産性向上が期待されるが、AI導入には多くの課題がある。
特に、十分な検査精度を得るための画像データ収集や適切な検査環境の構築が重要である。
本報では、カメラの仕様、環境光が検出率に与える影響やハードウェアと処理速度を検証し、中小企業でも導入可能なAI技術の普及を目指した。
検証結果として、カメラの仕様や環境光が検出率に大きな影響を与えることが確認された。

研究成果ポスター）AI検査に適した検査環境構築に関する研究