陶磁器・タイルの表面検査は、ピンホールや釉薬ムラ、色差、欠けといった性質の異なる欠陥が、光沢面とデザイン柄の上に同居します。撮像・照明の設計から柄と欠陥の分離、許容判定の作り込みまで、現物検証を前提に整理します。
陶磁器・タイルの表面検査は、画像検査の中でも難度が高い領域のひとつだと考えています。理由は単純で、検出したい欠陥の性質がばらばらであるうえに、それらが「光沢のある釉薬面」と「意匠としてのデザイン柄」という二重の背景の上に乗っているためです。金属の機械加工部品のように欠陥が幾何学的で背景が一様な対象とは、前提が大きく異なると考えます。
まず欠陥側を整理します。陶磁器・タイルで問題になる代表的な欠陥には、釉薬に空いた微細なピンホール、釉薬の厚みや溶け方のムラ（釉薬ムラ・ヌケ）、ロット間あるいは面内での色差、エッジの欠け（チッピング）や角割れ、貫入（細かいヒビ）、異物の焼き込み、ブツ（突起）などがあります。これらは「点として小さいが深さ方向の情報を持つもの」「面として広がるが境界が曖昧なもの」「色空間でしか分離できないもの」「形状の欠損として現れるもの」と、本質的に検出原理が異なります。ひとつの撮像条件・ひとつの判定ロジックで全部を均等に拾うのは、原理的に無理がある場面が多いと考えます。
次に背景側です。装飾タイルや絵付けされた陶磁器では、デザイン柄そのものが濃淡・色・エッジを持っています。人間の目には「これは柄」「これは欠陥」と自然に切り分けられますが、画像処理にとっては柄のエッジも欠陥のエッジも同じ輝度勾配にしか見えません。さらに釉薬面は鏡面に近い光沢を持つことが多く、照明や周囲の映り込みによって輝度が大きく変動します。同じ製品でも、置く角度がわずかに違うだけで白飛び（ハレーション）の位置が変わり、そこにあったはずのピンホールが反射で塗りつぶされる、といったことが起こり得ます。
つまり、この検査では「欠陥が多様」かつ「背景が一定でない」という二つの難しさが掛け算で効いてきます。どちらか一方なら定石で対処できることも、両方が同時に来ると一気に難しくなる、というのが現場での実感に近いと考えます。光沢面の白飛び対策そのものについては、金属光沢面の検査とハレーション対策でも整理していますが、釉薬面は金属鏡面とまた違う散乱特性を持つため、そのまま転用できない部分もあると考えます。
もうひとつ見落とされがちなのが、何を不良とするかが製品グレードや用途で変わる点です。たとえば外装タイルで許容される微細なピンホールが、衛生陶器や食器では許容されない、というように、同じ欠陥でも合否ラインが異なります。色差も「単体で見れば気づかないが、施工して並べると目立つ」という相対評価の側面があり、絶対値だけでは判断しきれない場合があると考えます。
この「定義の揺れ」は、AI以前の問題として検査全体の精度を左右します。要件があいまいなまま画像とロジックだけ作り込んでも、後から「これは不良に入れたかった」「これは流していい」と基準がぶれて、再学習と再調整を繰り返すことになりがちです。検査対象・欠陥定義・許容範囲・タクト・環境・出力をどう詰めるかについては、検査要件定義の進め方もあわせて参照いただくと、本記事の各論が立体的に見えてくると考えます。
陶磁器・タイル検査を一枚岩のロジックで解こうとせず、欠陥種ごとに「どう撮るか」「どう判定するか」を分けて設計する——これが現実的な出発点だと考えます。以下、代表的な欠陥種について、撮像と判定の考え方を整理します。なお、ここで述べる切り分けはあくまで一般的な目安であり、実際には対象の釉薬・サイズ・タクトに応じて現物で確かめる前提です。
ピンホール（釉薬の微細な穴）やブツ（突起・異物の焼き込み）は、面積としては非常に小さい一方で、深さ・高さという立体的な情報を持ちます。明視野で正面から撮ると、平坦な釉薬面と同化して見えにくいことが多いと考えます。そこでローアングル照明（斜め入射）を使い、穴や突起のエッジに影や輝度差を意図的に作って顕在化させる手法が有効な場面があります。穴の内壁が暗く落ちる、突起の片側に影ができる、といった「立体由来のコントラスト」を作れるかどうかが鍵だと考えます。
判定側では、微小欠陥は周囲との局所的な輝度・コントラストの逸脱として捉えるアプローチが基本になります。ただし柄のある製品では、柄の細かいエッジをピンホールと誤検出しやすいため、後述する「柄と欠陥の分離」とセットで考える必要があります。
釉薬ムラや色差は、点ではなく面の現象です。境界がグラデーション状でどこからが不良か判然としないことも多く、人間でも判定が割れやすい領域だと考えます。撮像では、できるだけ均一でフラットな照明（ドーム照明や拡散光）を使い、照明由来の輝度ムラと製品由来のムラを区別できるようにすることが前提になります。照明ムラが残ったまま「ムラ検査」をしても、何を見ているのか分からなくなります。
色差については、照明の色温度を固定し、ホワイトバランスや色校正を安定させたうえで、色空間（たとえばL*a*b*など人間の知覚に近い空間）で評価する考え方が一般的です。重要なのは、許容色域を「現物の良品ばらつき」から決めることだと考えます。カタログ上の色番号ではなく、実際に出荷している良品がどこまでばらついているかを基準にしないと、過検出だらけになりかねません。
エッジの欠け（チッピング）や角割れは、形状そのものの欠損です。これは比較的、輪郭・寸法ベースで捉えやすい欠陥だと考えますが、それでも釉薬の流れや面取り形状との区別が必要になる場面があります。エッジを背景とコントラスト高く撮るためにバックライトや側面照明を使う、あるいは外形を安定して切り出せるよう搬送・位置決めを工夫する、といった撮像設計が効いてきます。寸法的な欠損の捉え方は寸法検査のガイドの考え方とも通じる部分があると考えます。
このように、欠陥種ごとに最適な照明・撮像・判定が異なるため、現実の装置では「複数の照明を切り替えながら同じワークを多重撮像する」構成になることが少なくないと考えます。一度の撮像で全欠陥を狙うのではなく、欠陥種ごとに最適な一枚を撮り、それぞれ専用のロジックで判定して論理和を取る、という発想です。VLMと従来型ディープラーニングの使い分けについてはVLMとディープラーニングの比較も参考になると考えます。
陶磁器・タイル検査において、撮像と照明の設計は単なる前処理ではなく、検査そのものの成否を決める中核だと考えています。「撮れていない欠陥はAIにも見えない」という当たり前の原則が、光沢面ではとりわけ厳しく効いてきます。ここでは照明の選択肢と、それぞれが効く場面を整理します。ハードウェア構成全体の考え方はハードウェア統合のページもあわせてご覧ください。
釉薬面は、金属の完全鏡面ほど一様ではなく、かといって紙のような完全拡散面でもない、中間的な反射特性を持つことが多いと考えます。光沢が強い部分では映り込み（正反射）が支配的になり、マット寄りの釉薬では拡散反射が増えます。同じタイルでも釉薬の種類で挙動が変わるため、「このタイルの釉薬はどういう光り方をするか」を最初に観察することが設計の起点だと考えます。
正反射が強い面では、光源の像がそのままカメラに映り込み、白飛びになります。この白飛びの中にある欠陥は原理的に見えなくなるため、照明を「映り込ませない」か「面全体を均一に光らせて映り込みを背景化する」かの戦略を取ることになります。
代表的な照明の使い分けを目安として挙げます。いずれも対象次第で、現物での確認が前提です。
前述のとおり、欠陥種ごとに最適照明が異なるため、複数照明を順次点灯させながら同一ワークを多重撮像し、それぞれを専用ロジックで処理する構成が現実的だと考えます。ここで重要になるのが、搬送速度・撮像タイミング・照明点灯の同期です。ライン速度が速いほど、照明切り替えと撮像の同期がシビアになり、ブレや欠陥の写り込み不足が起きやすくなります。高速搬送下での撮像同期の考え方は、コンベア計数AIの精度のような連続搬送系の議論とも共通する論点があると考えます。
また、エッジAIで現場処理する場合、多重撮像した複数枚を限られた計算資源でリアルタイムに処理できるかも設計上の制約になります。Jetsonなどのエッジ環境での画像検査の考え方はJetsonでの外観検査も参考になると考えます。撮像が破綻した状態でモデルだけ高度化しても投資が回収しづらいため、まずは撮像で欠陥が「人の目にも見える」状態を作ることを優先すべきだと考えます。
装飾タイルや絵付け陶磁器における最大の論点が、デザイン柄と欠陥の分離です。無地の製品であれば「正常＝一様」を前提に逸脱を拾えますが、柄物では正常な状態自体が複雑な濃淡・色・エッジを持つため、単純な差分や閾値処理では柄を欠陥と誤検出してしまいます。ここでは分離の考え方を、難度の低い順に整理します。
柄が常に同じ位置・同じデザインで、ワークの位置決めも高精度にできる場合は、正常な見本画像（マスター）と検査画像を高精度に位置合わせし、差分を取る古典的なアプローチが有効な場面があります。柄が一致すれば差分はほぼゼロになり、欠陥だけが残る、という発想です。
ただし現実には、印刷・転写・手描きのわずかなずれ、焼成による収縮や歪み、ワークの置き方の微妙な差などで、柄そのものが画素単位ではぴったり一致しません。位置合わせ精度が足りないと、柄のエッジに沿って差分が出て過検出になります。許容できるずれ量を吸収する正規化や、エッジ近傍の感度を落とす工夫が必要になると考えます。
柄に個体差が大きい、あるいは複数デザインが流れるラインでは、固定マスター方式は破綻しやすいと考えます。この場合、「正常な製品がどういう見た目のばらつきを持つか」を学習させ、その分布から外れたものを欠陥候補とするアプローチ（いわゆる正常学習・異常検知系）が選択肢になります。良品の柄のばらつきを正常として吸収しつつ、ピンホールや欠けのような「正常分布に存在しない」パターンを浮かび上がらせる狙いです。
このアプローチの肝は、良品データを十分に、かつ偏りなく集められるかにあると考えます。柄のバリエーション、釉薬ロットの差、照明の経時変化までを良品分布に含められないと、「正常なのに見たことがないパターン」を欠陥と誤判定します。データの集め方・偏りの管理は、運用が始まってからも継続的に効いてくる論点です。
近年は、画像と言語を結びつけて文脈で判断するVLM（Vision Language Model）的なアプローチを、柄と欠陥の分離に活かせる可能性があると考えています。たとえば「これは意図された装飾柄なのか、それとも釉薬の流れた不良なのか」を、形状だけでなく文脈的な妥当性から判断する、という発想です。完全な置き換えというより、従来手法で迷うグレーゾーンの補助判定として組み合わせる使い方に現実味があると考えます。
もっとも、VLM系は計算負荷や応答速度、判定根拠の説明性に課題が残る場面もあり、タクトの厳しい本検査ラインにそのまま載せられるとは限りません。どの工程にどの方式を割り当てるかは、精度・速度・説明性・コストのトレードオフを現物で見極めながら決めるべきだと考えます。エッジでのVLM活用の現状はエッジVLM関連の取り組みも参考になると考えます。
技術的に欠陥を「検出」できることと、製品として「合否を判定」できることは別の問題だと考えます。陶磁器・タイルでは特に、軽微な釉薬ムラやごく小さなピンホールのように、検出はできても「これを不良にすべきか」が一義に決まらない欠陥が多く存在します。この合否ラインをどう設計し、誰と握るかが、運用に乗るかどうかを左右すると考えます。
許容基準は、図面値や理想値ではなく、実際に出荷している良品の現物ばらつきから逆算して決めるのが現実的だと考えます。良品でもこの程度のムラ・色差は出ている、という分布を把握したうえで、その外側に不良ラインを引く。こうすることで「良品なのに弾く」過検出を抑えられます。逆に、良品の中に紛れていた見逃しグレード（本来は不良）も棚卸しできるため、検査基準そのものの見直し機会にもなると考えます。
陶磁器・タイルは、完全な良品／不良品の二値ではなく、A級・B級・規格外といった等級で扱われることもあります。この場合、検査は「欠陥の有無」だけでなく「欠陥の程度を定量化して等級に振り分ける」役割を担います。自然物の個体差を許容しながら基準に整合させる発想は、食品工場の検査自動化や農産物の等級選別とも通じる論点があると考えます。欠陥のサイズ・個数・位置（目立つ中央か端か）を定量化し、等級ルールに落とす設計が必要になります。
検査AIの調整は、過検出（良品を弾く）と見逃し（不良を流す）のトレードオフの上で行われます。どちらをどこまで許すかは、製品グレード・後工程の負荷・市場クレームのリスクによって変わるため、現場・品証・経営の合意が要ると考えます。「見逃しゼロ」を絶対条件にすると過検出が膨らんで人手の再選別が増え、かえって省人化が進まない、という構図にもなりがちです。トライアル段階でこのバランスをどう評価するかは検査AIトライアル評価の設計で整理しています。
これらの基準づくりは一度で完結せず、運用しながら継続的に調整していく性質のものだと考えます。だからこそ、最初から完璧な基準を目指すより、現場と一緒にグレーゾーンの線引きを少しずつ確かめていける体制を組むことが大切だと考えます。
陶磁器・タイル検査の自動化で、つまずきやすいポイントを整理します。いずれも、技術そのものより「前提条件」や「運用の作り込み」に起因することが多いと考えます。
これらは、いずれも「やってみて初めて分かる」性質のものを含みます。だからこそ、机上の仕様だけで判断せず、現物・現場で小さく試して確かめる工程が重要だと考えます。
最後に、陶磁器・タイルの表面検査をAI化していく際の進め方を、段階を追って整理します。あくまで一般的な道筋であり、対象や現場によって順序や重みは変わると考えます。
まず、何を不良とするか、どの欠陥種を優先的に拾いたいかを、現物サンプルを並べながら言語化します。ピンホール・釉薬ムラ・色差・欠けのそれぞれについて、良品／不良品／グレーの限度見本を集めることが、後工程すべての土台になると考えます。要件定義の進め方は検査要件定義の記事を、対象や許容の詰め方の参考にしてください。
次に、欠陥種ごとに「どう撮れば見えるか」を実機で検証します。ここが本検査の心臓部であり、十分な時間をかける価値があると考えます。複数照明の比較、白飛び対策、多重撮像の要否などを、現物で一枚一枚確かめていきます。
撮像が整ったうえで、柄と欠陥の分離、欠陥種ごとの判定、等級・合否への落とし込みを構築します。そして、限られたサンプルで判断を誤らないトライアル評価を設計し、過検出・見逃しのバランスを数値で確認します。内製で進めるか外注と組むかの判断は要件定義とPoC支援の観点もあわせてご検討ください。
本番投入後も、照明・カメラの校正、良品データの追加、基準の微調整を継続します。検査AIは「作って終わり」ではなく、現場とともに育てていくものだと考えます。
Nsightでは、元キーエンス画像処理事業部で外観検査の現場に数多く向き合ってきた監修者の知見をもとに、撮像・照明から判定設計までを組み立てています。とはいえ、陶磁器・タイルのような光沢面・柄物の検査は、カタログスペックや机上の議論だけで合否を約束できる領域ではないと考えています。釉薬の光り方、柄のばらつき、合否ラインのグレーゾーン——これらは、御社の現物サンプルを実際に撮り、現場で確かめてみて初めて見えてくるものです。だからこそ、まずは現物を持ち寄り、見える／見えないを一緒に確かめるところから始めることをおすすめします。本検査全体のサービス像はAI外観検査のページもご覧ください。
釉薬の光り方は対象ごとに異なるため一概には言えませんが、同軸・ドーム・偏光・ローアングルといった照明を欠陥種ごとに使い分け、白飛び（ハレーション）を抑える設計で対応できる場面が多いと考えます。重要なのは「撮れていない欠陥はAIにも見えない」という前提で、まず撮像・照明を現物で詰めることです。御社のサンプルで実際に撮ってみて、見える／見えないを確かめるところから始めることをおすすめします。
柄が固定パターンなら見本との位置合わせ＋差分、柄に個体差があるなら良品の正常ばらつきを学習する異常検知系、迷うグレーゾーンにはVLM的な文脈判断、というように方式を組み合わせる余地があると考えます。ただし焼成収縮や転写ずれで柄自体が画素単位で一致しないことが多く、許容ずれを設計に織り込む必要があります。最終的には現物での検証が前提です。
検出可能な最小サイズは、カメラの分解能・照明・対象の表面状態に依存するため、一律の数値はお約束できません。一般的には、立体的な穴・突起はローアングル照明で影を作って顕在化させると捉えやすくなります。必要な分解能とタクトのバランスを踏まえ、現物サンプルで「この大きさまでなら安定して見えるか」を確認しながら詰めていくのが現実的だと考えます。
色差は、照明の色温度を固定し色校正を安定させたうえで、人間の知覚に近い色空間で評価する考え方が一般的です。許容色域は、カタログ色番号ではなく実際の良品の現物ばらつきから決めることで、過検出を抑えやすくなると考えます。出荷基準（限度見本）との整合は、現場・品証の合意のもとで基準を数値・サンプルに落とし込む工程が不可欠です。
陶磁器・タイルのような光沢面・柄物の検査は、釉薬の光り方や柄のばらつき、合否ラインのグレーゾーンが対象ごとに異なるため、机上で精度を約束できる領域ではないと考えています。Nsightでは元キーエンス画像処理事業部出身の監修者の知見をもとに設計しますが、最終的には御社の現物・現場で小さく試し、過検出と見逃しのバランスを一緒に確かめながら作り込んでいく進め方をおすすめしています。
陶磁器・タイルの光沢面・柄物の検査は、現物を撮ってみて初めて見えてくる論点が多い領域です。御社のサンプルをもとに、撮像・照明から合否基準づくりまで、現場で一緒に検証するところから始めましょう。
現物検証・相談を申し込む