AI を活用した外観検査テクノロジーで品質管理を変革
今日の精密さが重視される製造環境では、目視検査はもはや人間の視覚だけに頼ることはできません。ばらつき、疲労、不一致は、多くの場合、欠陥の回避、再加工コスト、製品品質の低下につながります。当社の 画像検査機は 、自動品質保証における画期的な進歩であり、高度な AI ディープラーニングと高速光学検査を組み合わせて、キャリア テープと電子部品に対する信頼性が高く、一貫性があり、スケーラブルな視覚検査を実現します。このシステムは、現代の製造業の厳しい要求を満たすように設計されており、 運用コストを削減しながら品質を向上させる 完全に自動化された外観検査ソリューションを提供します。
高速・高精度な検査能力
妥協のない効率性を目指して設計された当社の画像検査システムは、±10% という驚くべき一貫性で 1 時間あたり最大 12,000 ユニットの検査速度を達成します。 8mmから44mmまでのキャリアテープ幅に対応し、幅広い部品種類や包装形態に対応します。わずか 1.95m (長さ) x 0.66m (幅) x 1.47m (高さ) のコンパクトな設置面積により、既存の生産ラインに簡単に統合でき、内蔵のネットワーク接続によりシームレスなデータのアップロードと工場管理システムとの統合が可能になります。
装置全体寸法
機器パラメータ:
UPH:12000±10% (PCS/H)
UPH (単位/時間): 12,000 ±10% (PCS/H)
設置面積: レイアウトを参照
8mmから44mmまでのキャリアテープを検査できる装置です。
画像ストレージを備え、将来のデータアップロード用に予約されたネットワークポートが含まれています。
ビジョンシステム：AIディープラーニングシステム
総合的な品質保証のためのマルチモーダルな欠陥検出
当社のシステムは、複数の欠陥検出手法を採用して、さまざまな種類の欠陥を識別します。この機械は、汚れ、傷、変色の発見から、二値画像解析による欠落部品や表面の凹凸の検出まで、 マクロ欠陥とミクロ欠陥の両方に対応する視覚的な計数機能は、同様の色特性を持つブロブ状の物体を検出して計数することにより、その有用性をさらに拡張します。これは、形状は不安定だが色が一貫しているコンポーネントに最適です。 包括的な外観検査ソリューションを提供します。
自動品質管理の未来を体験してください
当社の画像検査機が品質保証プロセスにどのような変革をもたらすかをご覧ください。 AI インテリジェンス、高速パフォーマンス、包括的な検査機能を組み合わせたこのシステムは、卓越した製造への戦略的投資を表します。今すぐ当社の視覚検査スペシャリストに連絡して、お客様の具体的な要件について話し合い、この AI を活用した視覚検査ソリューションを お客様の生産環境にどのように適合させるかを検討してください。
主要なビジョン システム機能:
1.OK/NG判定のための自己学習モード：
画像センサーにより良品の特性を学習し、逸脱したものを不良品として識別するツールです。許容される製品間の自然なばらつきを効果的に考慮し、高い利便性と精度を提供します。
2. 幾何寸法測定ツール:
このツールセットには、形状を測定するための 14 個の特殊なツールが含まれています。線、円を検出し、距離や角度を計算し、識別された点、線、または円に基づいて計算を実行できます。
3. バーコード認識:
検査エリア内のバーコード情報を読み取り、デコードします。読み取ったデータを外部に出力するほか、あらかじめ登録したデータ（カレンダー、シリアル番号など）と内容を照合して合否判定を行うことができます。また、複数の事前定義された条件に基づく検出もサポートします。
4. QRコード認識：
検査エリア内のQRコード情報を読み取りデコードします。バーコード認識と同様に、データを出力し、事前登録または可変コンテンツ (カレンダー、シリアル番号など) に対して合否チェックを実行し、複数の検証基準をサポートします。
5.1 欠陥の検出 (パート 1):
製品のシミ、汚れ、傷を検出します。検出した欠陥のサイズ・量を数値化して出力します。面積、体積、位置に基づいた欠陥の検出に適用できます。
5.2 欠陥の検出 (パート 2):
画像を二値化（グレースケール変換）した後、「黒」または「白」の領域を検出します。このツールは、面積測定に基づいて単色の表面の汚れや欠陥を検出するのに適しています。
6. 欠陥検出 (パート 2 - バイナリ画像解析):
画像をバイナリ (白黒) に変換し、「黒」または「白」の領域の面積を測定します。このツールは、モノクロ表面の汚れや欠落部分を面積に基づいて検出するのに最適です。
7. 視覚的にカウントする:
似た色を共有する塊のようなオブジェクトを検出してカウントします。形状や方向が不安定でも、色や明るさが安定しているオブジェクトに適しています。
ワークフロー
