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2019年03月21日

外観検査機の現状と解決策

1.外観検査の現状と検査機導入の悩み
不良ゼロが難しいとすると、そこは検査で流出を防がなければなりません。一般的に、人的ミスの発生率は、緊張を保っている場合、3/1000と言われています。また不良を見逃す確率も3/1000です。従って不良は、3/1000×3/1000=9/1,000,000(9ppm)以下に抑えることは難しいということになります。

しかし、一般的な工場ではおそらく%の単位を推移しているのではないかと思われます。しかし、人間には機械では絶対に実現できな万能性も備えておりそこは、ケースによって人間と機械の使い分けをしていくことが必要になります。

@人間による検査
 ・「目」でみて「脳」で検査を行う
 ・特に「脳」は認識能力が高く、大変優秀で、応用も利く
 ・チェックシートなどにより、かなりの精度で不良品を見つけ出すことが可能
 ・長時間同じ作業を続けるということが得意ではない(ポカミス・手抜き)

A検査装置
 ・機械が得意なことは少なく、残念ながら応用範囲も狭い
 ・ただ単調に指示したことをひたすら続けるということが得意
 ・想定内のものなら人間のようにポカミス、違反をすることもない
 ・処理スピードは人間の何十倍、何百倍にも達することが可能

2.賢い検査機導入の手順
人間に頼らず、すべてを自動化したいが、費用的にも、技術的にも実現するのは難しいというのが現状です。そこで「人間」「検査装置」それぞれの得意分野をうまく共存させ、より効率のよい検査システムを構築することを推奨します。

@自動検査装置の対象となる検査
 ・生産量が多く、人海戦術で検査しているもの
 ・人による目視検査で大きな工数を消費している
 ・精度が高く、顕微鏡などを使用して大きな工数を消費しているもの
 ・検査範囲が広いため、人の検査に適さないもの
 ・人の検査ではどうしても見逃してしまい、流出してしまうもの

A自動検査装置導入のポイント
すべては自動化できないので機械が得意なものだけを自動化するという基本になります。また外観検査機では画像処理ソフトがカギを握っています。従って、何を検出したいのかを明確にしたうえで、検出するための画像処理をしっかりと行うことができる(実績のある)メーカーに依頼することが重要になってきます。

大手企業の汎用検査機は、様々な検査に対応でき、すぐに使うことができると言うメリットがある反面、実際に使いたい機能や性能が物足りないということが一般的に言われています。非測定対象物の搬送系、冶具、照明、操作性などを含めた機能・性能を実現させるためには、特注の検査機を製作することをお勧めします。
posted by swift1 at 19:19| 検査ロボット | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

製造業の検査で必要となる画像処理技術

製造業の検査などで用いられる画像処理技術は、最終的に出力するのは、対象物の位置や寸法といった“その画像の特性”です。

1.工業用画像処理の種類
QRコードに代表される2次元バーコードや一般的なバーコードは、製造現場でよく使われており、部品のトレーサビリティー(追跡)に役立てられています。このような製造現場では、対象物に直接コードを刻印する場合が多いのですが油で汚れたり、かすれた状態になったり、そもそもコードが曲面に刻印されていたりと、非常に悪条件にあります。このような過酷な条件下においても、コードを正確に読み取れる性能が求められます。

半導体製造工程では、古くから画像処理を使って対象物の位置を計測して加工したり、パターンの検査を行ったりしています。電気・電子製品の組み立てでも画像処理が使われています。プリント基板に小さな部品を隙間なく張り付ける技術は、画像処理なしには実現できません。

自動車産業では、部品の寸法計測や不良品判定、組み立て、2次元コード読み取りなど、幅広い用途で使われます。特に、エンジンやステアリング系は安全に関わる重要な部品ですので、画像処理で念入りに検査されます。

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2.画像処理で何ができるのか
画像処理で何ができるのかを説明する際、「GIGI」というキーワードをよく用います。これは「Guidance(ガイダンス)」「Inspection(インスペクション)」「Gauge(ゲージ)」「Indentify(アイデンティファイ)」の頭文字を並べたものです。

G:Guidance(ガイダンス)
「G」は“Guidance”の頭文字で、何かを「ガイドする」という意味を持ちます。例えば画像処理がロボットの目として機能し、ロボットハンドの動作をガイドするということです。

I:Inspection(インスペクション)
「I」は“Inspection”の頭文字で、日本語でいう「検査」です。生産ラインで検査を行って不良品を排除することは、顧客満足度や企業価値の向上につながる極めて重要な活動です。

G:Gauge(ゲージ)
もう1つの「G」は“Gauge”、すなわち「寸法」の計測です。製造工程を管理する上で、生産品の寸法をチェックすることは不良品を出さないことに役立つのはもちろんのこと、製造工程の状況を把握する上でも重要です。

I:Indentify(アイデンティファイ)
「I」は“Indentify”、日本語の「認識」ですが、ひらたく言うとバーコード/2次元コード/文字の読み取りのことを指します。これらを読み取ることによって、どの製品が、いつ・どこの機械で加工されたかが把握でき、生産ラインを管理することが可能です。

3.画像処理に関わる代表的な要素
画像処理に欠かせない要素として、「照明」「レンズ」「カメラ」などが挙げられます。

@照明
対象物を“見る”ためには、照明を当てる必要があります。また、その対象物の何を見たいかによって、照明を工夫しなければなりません。例えば、対象物の輪郭を見たいのであれば背後から当てる透過照明が適していますし、対象物のキズを検出したいのであれば斜め急角度で当てる暗視野照明がよいでしょう。さらに、照明の色を適切に選ぶことも特定の特徴を抽出するのに役立ちます。

Aレンズ
どれくらいの倍率で対象物を撮影したいのか、カメラと対象物との距離がどれくらいなのかによって、使用するレンズを選択します。レンズはその歪み(ひずみ)特性や明るさ、解像度によって価格が大きく変わってきます。対象物のキズの有無検出であれば、あまり歪み収差にはこだわらなくても大丈夫ですが、寸法計測であれば、ある程度考慮する必要があります。

Bカメラ
カメラは、光を電気信号に変える重要なユニットです。画素数や撮影スピード、インタフェースの種類によりさまざまな機種が販売されています。対象物の細かな特徴を捉えたい場合は画素数の多いカメラを用います。高速な処理が要求される場合には撮影スピードが速いカメラを選択します。

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4.画像処理はどのように行われるのか
照明、レンズ、カメラを通して、画像情報がコンピュータに入力され、その画像に対して画像処理が施されます。

@フィルタ処理
多くの場合、最初のステップとしてフィルター処理を行って、注目したい特徴を浮き上がらせます。フィルター処理には非常に多くの種類があります。大ざっぱに分類すると、ノイズを除去するもの、対象物のエッジを強調するもの、明るさやコントラストを変えるもの、画像を変形させるものなどがあります。

A画像処理ソフトウエアの選定
ソフトウェア品質やサポートがしっかりしており、相談にのってくれるような体制を備えたメーカーから購入すべきです。

また、ソフトウェアの「使いやすさ」も重要なポイントです。生産現場は時間(スピード)が勝負です。さっさと画像処理装置を立ち上げて生産を開始し、段取り替えも容易で、トラブルが少なく、万一トラブルがあったとしても早急に対応できる使いやすい製品を選定すべきです。

使いやすさを実現する上で、大きく2つのポイントがあります。1つは、当然ですが「操作がしやすいこと」です。もう1つは「画像処理アルゴリズムの性能が優れていること」です。

画像処理の性能が優れていれば、使用者の手を煩わせることもないので、結果「使いやすい」と感じることになります。もちろん、これは人件費の削減にも貢献することになります。

 ★コグネックス社のサイト://www.cognex.com/
posted by swift1 at 19:11| 検査ロボット | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年03月01日

Non-contact precise Dimension Measuring Configuration Measuring Robot

Semiconductor Laser method
Non-contact precise Dimension Measuring Configuration Measuring Robot

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posted by swift1 at 10:28| 検査ロボット | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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