異物検査の自動化——金属検出機・X線・カメラで見える異物と、AIの出番

異物の検査を、どの方法で自動にするかから相談する→ AI・DXの相談窓口

この記事のポイント（結論先出し）

異物検査の自動化は、AI を選ぶ前に、異物と製品のどこが違うかで方法を選ぶ。金属検出機は金属に反応するが金属以外は原理的に見つけられず、ステンレスは感度が低い^[1]。X 線は密度と原子番号の違いで見るので石・ガラス・骨も拾えるが、プラスチックは食品とほぼ同じように X 線が減るため難しく、虫や毛は 2004 年の解説で現状困難とされている^[2]。カメラは色や光り方の違いで見るので、製品と同じ色の異物は見えない（白い米の中の白い小石は近赤外光を足して見分ける）^[3]。AI が助けるのは、撮れた画像の中で異物と製品のばらつきを見分ける部分で、写らないものを写すことはできない。どの方法でも、決めた見本（テストピース）で動作を定期的に確かめ、異常が出たら前回の確認からの製品を止める手順を先に作る^[4][5]。

この記事は、製品に混じった異物を、人の目や手作業ではなく機械で見つけたいと考えた工場・商社の品質担当が、どの方法を選び、AI をどこに使うかを決めるためのものである。食品を例に書くが、部品や樹脂製品の異物でも考え方は同じである。部品に付いた異物の量を仕入先に指定する方法は部品の清浄度を仕入先に指定する、見つかった異物が何かを調べる分析はFTIR で異物分析を依頼するとき、AI の外観検査を始める前に決めることは外観検査を AI で自動化する前に決めることで扱った。

方法は「異物と製品の違い」で決まる

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機械が異物を見つけられるのは、異物と製品のあいだに、測れる量の違いがあるときだけである。金属検出機は金属が磁界に与える影響を、X 線の検出機は X 線の減り方を、カメラは色や明るさを測る。食品総合研究所の解説も、食品の異物や危害を壊さずに調べる方法を、光（紫外線・可視光線・近赤外線・赤外線）、放射線（X 線など）、音や振動、電磁気の 4 つに分け、それぞれ見えるものが違うことを整理している^[3]。

そのため最初の作業は、混じるおそれのある異物を書き出し、製品との違いを 1 つずつ見ることである。粉体工学会誌の解説は、1990 年 4 月から 2000 年 9 月までに国民生活センターに寄せられた食品の異物の相談のうち、人に直接危害を与えうる硬い異物（金属類・針・石など）が約 3 割に及んだと紹介している^[1]。X 線の産業利用の解説は、食品に混じる異物として虫類・金属類・毛・針類・プラスチック・ガラスなどを挙げている^[2]。次の表は、出典の記述をもとに、異物の種類ごとに見つけやすい方法と苦手な方法をまとめた目安である。

異物の例	製品との違い	見つけやすい方法	注意すること
鉄の破片・ボルト	金属・密度が高い	金属検出機、X 線	金属検出機は水分・塩分の多い製品で反応が乱れやすい^[1]
ステンレスの破片・針金	金属（磁性が弱い）	X 線	金属検出機ではステンレスの感度が低い^[1]
さびなどの金属の粉	金属・小さい	金属検出機	X 線より金属検出機の感度が上回ることがあり、両方を使うのが望ましいとされる^[1]
ガラス・石・骨・貝殻	密度・原子番号が大きい	X 線	金属検出機では原理的に見つからない^[1]
プラスチック片	X 線の減り方が食品と近い	表面ならカメラ、硬いものは X 線で見つかることもある	X 線では難度が高い^[2]
虫・毛	色・形	表面に出ていればカメラ	X 線では現状困難とされる（2004 年の解説）^[2]。中に埋まると見えない
製品と同じ色の異物	可視光では差が無い	近赤外光など別の波長を足す	白い米の中の白い小石は、可視光の色彩選別では見つからない^[3]

表のとおり、1 つの方法ですべての異物を拾えることはまずない。粉体工学会誌の解説は、金属検出機を使っていたラインに X 線の検出機を入れる場合、それぞれの特性を考えて併用することが望ましいとしている^[1]。

金属検出機・X 線・カメラの違い

金属検出機

金属検出機は金属による磁気誘導を利用する装置で^[2]、金属以外の異物は原理的に見つけられない^[1]。粉体工学会誌の解説によると、水分や塩分を多く含む食品は電気を通すため磁界の中で金属のような反応を示すので、できるだけ乾いた状態・塩分の少ない状態で検査するのが望ましく、温度も低いほうがこの影響を減らせるので、冷凍食品なら冷凍機の直後に置けるライン構成にすることも大事だという^[1]。磁性の無い金属は、電気抵抗が小さいほど感度が高く、その中でステンレスは感度が低い^[1]。アルミ箔で包んだレトルトパウチは、包装の後では一般の金属検出機が使えないため、充填の前に中身を検査することが多いが、充填の工程で装置の部品（ねじ・ワッシャーなど）が落ちて入る事故が起きやすいとも書いている^[1]。

X 線の検出機

X 線は、物質による吸収の大きさがその物質の密度と原子番号の積に比例するという性質を使い、食品の成分（たんぱく質・炭水化物・脂肪・水分）と、金属・骨（カルシウム）・ガラス（ケイ素）との吸収の違いを見る^[1]。製品に細い帯状の X 線を当て、透った量を線状のセンサーで受けて 2 次元の濃淡画像にし、その画像を解析して異物の有無を判定する^[2]。解析には、濃さに一定のしきい値を設けて超える部分を拾う方法と、フィルタで濃さの変化の特徴を取り出してから判定する方法があり、後者は製品の密度や厚みのばらつきで生じる濃淡が異物の判定に響くのを避ける効果があるという^[2]。アルミ蒸着の袋や缶の製品、塩分の多い製品も検査でき、画像の上で異物の位置が分かる点も、金属検出機との違いとして挙げられている^[2]。

カメラ（可視光・紫外線・近赤外線）

カメラは表面の色や光り方の違いを見る。食品総合研究所の解説は、紫外線を当てて骨や寄生虫が出す蛍光をカラーカメラで拾い、魚の切り身の小骨や寄生虫をはじく装置、ちりめんじゃこは紫外線を吸いにくく異物は吸いやすいことを使って画像の明るさの差で異物を見つける仕組み、反射光と透過光で色の付いた米粒や小石を除く米の色彩選別機を紹介している^[3]。そのうえで、可視光の色彩選別では精白米と同じ白い小石は見つけられず、近赤外光で見分ける機能を足した選別機が開発されたと書いている^[3]。

AI が助けるところと、助けられないところ

AI（機械学習による画像の判定）が役に立つのは、撮れた画像の中で、異物と製品そのもののばらつきを見分ける部分である。上の X 線の例で、フィルタで製品の厚みや密度のばらつきを打ち消してから判定する工夫が書かれているように^[2]、異物の検出で難しいのは「異物が写らない」ことだけではなく、「製品の模様や形のばらつきを異物と取り違える」ことである。ナッツやひじき、具の入った総菜のように形や色がそろわない製品、複数の部品を組んだ製品では、決まった規則で拾う方法より、良品の画像を学習させて外れたものを拾う方法が合う場合がある。

一方で、AI は写らないものを写すことはできない。プラスチックと食品の X 線の減り方が近いこと、製品と同じ色の異物が可視光で見えないことは、判定の手法ではなく測っている量の問題である^[2][3]。中に埋まった毛や虫を表面のカメラで見つけることもできない。AI を検討するのは、方法の選び方（上の表）で「写る」ことを確かめたあとである。

どこまで機械に任せ、どこから人が見るかの分け方はAI と人の検査の分担、異物の写真の集め方は不良品の写真の集め方で扱っている。

検出機は「動いていること」を確かめ続ける

自動の検出機は、止まっていても、感度が落ちていても、製品はそのまま流れていく。業界団体が作成し厚生労働省が掲載している衛生管理の手引書は、金属探知機を重要な管理ポイントとし、テストピース（決まった大きさの金属の見本）を流して動作を確かめる手順を示している^[4][5]。即席めんの手引書は、確かめるタイミングと、異常があったときの扱いを次のように書いている^[4]。

項目	手引書の例（即席めん）
テストピースの例	鉄 1.5 mm〜、ステンレス 2.0 mm〜など
確かめる時	始業前（最初の製品の前）、製造開始後 2 時間おき、製造終了後
はじかれた製品	色の付いたかごに入れるなどして良品と混ざらないようにする
製造中・終了後に異常が出たら	前回の確認からの製品を出荷止めにし、テストピースの排出を確認してから改めて金属探知機にかける

焼きのり・味付けのりの手引書も、はじかれた製品は区別して保管し、次のテストピースの確認のあとに複数回探知機に通して、通れば誤作動とみなし、さらにはじかれたものは開けて異物を特定すること、ラインから入った異物なら発生場所を特定して修理や部品交換をすることを記録の例に書いている^[5]。金属探知機が無い場合は、目視で工程内の金属異物の発生を確かめることを要点としている^[5]。粉体工学会誌の解説も、生産開始や品種の切り替えのとき、生産中の一定時間ごとの感度の確認は欠かせず、確かめ方を手順書にして同じ方法で行うことが大事だとしている^[1]。

AI を使った画像の判定でも、考え方は同じである。決めた見本（異物を付けた見本の製品など）を定期的に流して拾えるかを確かめ、拾えなかったら、前回確かめてから流れた製品をどう扱うかを先に決めておく。判定の仕組みを替えた日や設定を変えた日も、記録に残す。

外に頼むときに渡すもの・受け取るもの

異物の検査を装置メーカーやシステムの会社に相談するとき、次のものを揃えておくと、方法の選定と試験が早く進む。

区分	中身
渡す：異物の一覧	過去に出た異物と、出るおそれのある異物（材質・大きさ・どこから入るか）。苦情や社内の記録から拾う
渡す：製品の条件	形・厚み・包装の材料（アルミの有無）・水分や塩分・温度、1 分あたりの数量
渡す：見本	良品と、異物を入れた・付けた見本（種類と大きさごと）
渡す：置き場所	ラインのどの位置に置けるか、前後の工程、はじいた製品の行き先
受け取る：試験の結果	どの異物を何 mm まで拾えたか、良品を何個はじいたか、その試験の条件（製品の温度・包装の状態）
受け取る：確認の手順	テストピースや見本の種類と大きさ、確かめる頻度、異常のときの扱いの案
受け取る：苦手なもの	その方法で拾えない異物の一覧。別の方法と組み合わせるかの提案

最後の「苦手なもの」を必ず書面でもらうことが大事である。拾えない異物が分かっていれば、原材料の受け入れや工程での混入防止、人の目視で補う場所を決められる。

どの方法が合うか分からない段階から、相談できる→ 異物の検査を相談する

部品・組立品の異物

部品や組立品の異物（切りくず、ばり、ほこり、樹脂のかすなど）も、考え方は同じで、異物と部品の違いを先に見る。金属の切りくずが樹脂部品に付いていれば色や光り方の違いでカメラで拾えることが多いが、金属部品の上の金属の切りくずは見分けにくい。製品の中に入り込んだ異物は、X 線の透過や CT で見る方法になる。CT を外注するときの指定の仕方はX 線 CT 検査を外注するときに書いた。洗浄後に残る微細な異物の量を数で管理したい場合は、検査で拾うより、清浄度の測り方を決めて抜き取りで確かめるほうが合う。

よくある質問

X 線の検出機を入れれば、金属検出機はいらなくなりますか

製品と異物の組み合わせによる。X 線はステンレスやガラス・石・骨を拾える一方で、さびのような金属の粉では金属検出機の感度が上回ることがあるため、併用が望ましいとされている^[1]。置き換える前に、手元の異物の一覧で両方の方法を試して比べる。

髪の毛の混入を AI のカメラで止められますか

表面に出ている毛は、色や形の違いがあればカメラで拾える可能性がある。ただし、中に埋まった毛は写らない。2004 年の解説では、X 線でも毛は現状困難とされている^[2]。毛は、検査で拾うより、着衣や作業場の管理で入れない対策が先になる。

AI の判定にすれば、テストピースの確認は省けますか

省けない。判定の仕組みが何であれ、決めた見本を拾えるかを定期的に確かめ、拾えなかったときに前回の確認からの製品を止める手順が要る^[4]。

まとめ

異物検査の自動化は、異物と製品の違い（磁気・X 線の減り方・色）で方法を選ぶところから始める。金属検出機は金属だけ、X 線は密度の違う異物、カメラは表面の色や光り方の違いを見る。1 つの方法で全部は拾えないので、併用と、苦手な異物を工程で防ぐ対策を組み合わせる。AI は撮れた画像の中で製品のばらつきと異物を見分ける部分を助けるが、写らないものは写せない。どの方法でも、見本で動作を定期的に確かめ、異常のときに前回の確認からの製品を止める手順を先に決める。

出典・参考資料

食品異物混入と検査機の現状（武田信明／粉体工学会誌 39 巻 6 号／2002 年）
X 線イメージング技術とその産業応用（開本亮・北尾篤史・塩田忠弘／RADIOISOTOPES 53 巻 4 号／2004 年）
食品の異物・危害等に関する非破壊検査の現状と課題（河野澄夫／フードシステム研究 12 巻 2 号／2005 年）
即席めん製造における HACCP の考え方を取り入れた衛生管理のための手引書（一般社団法人日本即席食品工業協会／平成 31 年初版・厚生労働省掲載）
焼きのり・味付けのり製造における HACCP の考え方を取り入れた衛生管理のための手引書（全国海苔問屋協同組合連合会／令和 3 年 2 月・厚生労働省掲載）

異物の検査を、方法の選び方から相談する

newji の AI/DX 支援は、業務の整理から AI・システムの導入、導入後の手直しまでを受け持ちます。対応する業務には画像による検品と検査記録の入力・集計も含みます。1 つの製品・1 つの工程から小さく試し、AI を使わずに、検出機の使い方や確認の手順の見直しで済む場合は、そう提案します。どこを人が見るか、人の確認をいつ減らすかを人が決めて見張る形で組みます。初回のご相談は無料で、秘密保持契約にも対応します。検出できる異物の大きさや効果を前もってお約束するものではありません。

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