アパレル検品工程での糸残り検知と光学センサーの活用事例
アパレル検品工程における糸残り検知の重要性
アパレル製品の品質管理において、衣類の糸残りは重大な不良要素の一つです。
糸残りとは縫製後に不要な糸端や糸くずが製品表面あるいは縫い目付近に付着したまま流通してしまう現象を指します。
消費者は購入時にこの糸残りを発見すると「品質が悪い」「不良品なのでは」とマイナスイメージを持つことが多く、メーカーやブランドの信頼失墜にもつながりかねません。
また、糸残りを放置したまま商品を出荷した場合、流通過程でほつれやすくなったり、品質クレームや返品トラブルを招いたりするリスクが高まります。
したがって、検品工程における糸残りの検知・除去は、アパレルメーカーや工場にとって非常に重要な課題となっています。
従来の糸残り検査の課題
目視検査の限界
アパレル製品の検品工程では、従来、作業者による目視によって糸残りがチェックされてきました。
しかし、人手による検査には限界があります。
まず、作業者の経験や熟練度によるバラツキが生じやすいです。
また、長時間同じ工程の繰り返しとなるため、作業の集中力低下から見落としが発生しやすくなります。
さらに、大量生産が中心となった現代のアパレル工場では、短時間で大量の製品を検査しなければならず、糸残りの発見精度と検査スピードの両立が難しいという現実もあります。
コストと人手不足の問題
近年は人件費の高騰や人手不足も深刻化しています。
これにより、目視検査だけに頼った糸残り検知工程ではコスト面でも非効率となり、検品体制の見直しや自動化ニーズが急速に高まっています。
光学センサーによる糸残り検知技術の台頭
光学センサー技術とは
こうした背景から、最新の検品工程では「光学センサー」を活用した糸残り検知の導入が進んでいます。
光学センサーとは、製品表面の状態を非接触で読み取り、色調や質感の変化・異物の有無を高精度かつ高速に検出できる装置です。
主に以下のようなセンサー技術が用いられます。
- カメラ（可視光・赤外線）による画像処理
- レーザーセンサーによる凹凸検知
- ラインスキャンカメラによる連続画像解析
これらのセンサー情報を画像解析ソフトやAI（人工知能）と連携させることで、糸残りを自動で判定し、不良品を迅速・確実に検出できるようになっています。
光学センサー導入のメリット
- 検査精度の向上：人間の目に頼らず、微細な糸までも検出可能
- 検査スピードの高速化：短時間で大量の製品チェックが可能
- 作業者の技術や熟練度に左右されない品質確保
- データ管理や履歴保存が容易になり、トレーサビリティ向上
- 将来的なAI自動化・無人化への布石にも
このように、光学センサーはアパレルの検品工程において、品質向上と生産性向上の両面から大きな価値を発揮しています。
実際の光学センサー活用事例
国内大手アパレルメーカーA社の事例
国内大手アパレルメーカーA社では、自社縫製工場の検品ラインに光学センサー付きの糸残り検知装置を導入しました。
この装置では、可視光カメラとLED照明を組み合わせ、縫い目やポケット、袖口、裾など「糸残りが発生しやすい箇所」を自動で撮影し、画像処理アルゴリズムで糸らしき異物の有無を検出します。
糸の色や太さ、背景生地との色差などをAIが学習しており、従来目視では見つけづらかった微細な糸残りまで自動検知できるようになりました。
これにより、不良品流出率が導入前比で約80％削減。
また、検品速度も従来比3倍に向上し、大幅な省人化とコスト削減を実現しています。
海外縫製工場でのラインスキャンカメラ事例
海外の大手縫製工場では、コンベア搬送上にラインスキャンカメラを配置し、製品を流しながら全面を連続撮影しています。
ここで得た画像データを高速画像処理装置に送り、生地表面の微細な異物（糸残り、毛羽立ち、しみ、汚れなど）をリアルタイムで識別。
異物検知信号が出た場合は、ポカヨケ装置が作動し自動で製品を別ライン（再検査・修正用）へ振り分ける仕組みを構築しています。
短時間・大量生産体制でも安定した糸残り検査が可能となり、グローバルブランドへの品質保証体制強化につながっています。
スタートアップ企業のAI画像認識事例
アパレルベンチャー企業では、低コストなカメラとクラウドAI画像認識サービスを組み合わせて簡易的な糸残り検知を開発。
スマホで製品画像（縫い目や特定部位）を撮影し、画像データをクラウドAIに送るだけで糸残りの自動判定ができるシステムです。
大規模検品ラインがなくても、小規模工場・個人事業にも導入しやすい点が特徴となっています。
光学センサー導入時のポイントと最新動向
導入時の注意点
光学センサーによる糸残り検知を効果的に運用するには、以下のような点に注意が必要です。
- 取り付け位置・撮影角度・照明調整の最適化
- 生地色・質感・製品形状の多様性に合わせた画像認識アルゴリズム調整
- 実際の検品現場での誤判定（偽陽性、偽陰性）への対策
- 検査データの蓄積とAIの継続的な学習更新
- 現場オペレーターへの運用教育・メンテナンス体制構築
特に、検出精度を最大化するためには現場のワークフローに適合するよう、柔軟なカスタマイズやPDCA的な運用改善が不可欠です。
今後の進化の方向性
最新の糸残り検知システムでは、AIディープラーニング技術の活用がカギとなっています。
多様な生地・カラーの画像データを学習することで、人間の検査員以上の高精度な認識力を備えています。
また、IoT・センサー連携による自動化ラインへの発展、検査履歴や不良発生要素のビッグデータ解析による工程改善への応用も盛んです。
将来的には検品の完全自動化や、異物検知にとどまらず「縫製の仕上がり状態」や「生地の織りキズ」など、より広範な品質管理項目の自動化AI化が期待されています。
まとめ：アパレル現場の糸残り対策は光学センサー活用が鍵
アパレル製品の品質維持のためには、糸残り検知は非常に重要な課題です。
従来の目視検査では対応しきれなかった微細な糸残りや大量検査の効率化が問われるなか、光学センサー技術の導入は品質向上とコスト削減、ブランド価値維持の両立に大きな効果を発揮します。
画像処理、カメラ、レーザー、AI技術との組み合わせによる糸残り検知は、今後さらに進化し、アパレル工場の自動化やスマートファクトリー化に欠かせない要素となるでしょう。
アパレル検品工程の高度化を図りたい場合、まずは光学センサー技術の導入・活用を検討することで、現在抱えている糸残り問題の抜本的な解決はもちろん、将来の製造現場改革への足がかりを築くことができます。
今後も当分野の最新動向に注目しながら、最適な糸残り検知・品質管理ソリューションの選択・活用が求められます。