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エアバッグの欠陥を確実に特定 

エアバッグとそのさまざまな部品の検査はコストがかかりますが、非常に重要な作業です。従来のルールベースのマシンビジョンシステムは、複雑な背景における縫い目の欠陥を認識することが困難な場合がある一方で、コグネックスのAI搭載マシンビジョンシステムは、サンプル画像を分析することでエアバッグのステッチ検査、キャニスタのアセンブリ検証やその他のタスクを自動化し、スループットと柔軟性を維持しながら製品の品質を強化します。

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In-Sight 3900は、高スループットの生産ライン向けに設計された高速AIマシンビジョンシステムであり、高性能コンピューティングと組み込みAIにより、高解像度画像や高度な検査に対応します。

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よりスマートな検査でエアバッグの信頼性を向上

エアバッグは、最高の品質と完全性の基準を満たす必要がある極めて重要な安全部品です。穴、裂け目、縫い目の問題などのエアバッグファブリックの欠陥は、欠陥のあるエアバッグキャニスタと同様に検出が困難です。その検査も決して簡単ではありません。エアバッグキャニスタの反射面とわずかな繊維のずれは手動点検によって検出することが難しく、欠陥の種類はルールベースマシンビジョンが対応するにはあまりにも不規則です。最高の安全基準を満たし、信頼性を確保し、リコールリスクを低減するために、エアバッグのサプライヤと製造メーカーは以下を行う必要があります。

  • インフレータやケーシングなどのすべての必須部品の有無と、適切な組み立てを確認します。
  • エアバッグの設置が適切であることを確認します。
  • 性能に影響を与える可能性のある生地の欠陥や表面の欠陥を検出します。
自動車エレクトロニクスおよび安全システムアプリケーションガイド | 英語

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スループットを犠牲にすることなく、より多くの欠陥を検出

コグネックスのマシンビジョンは、AIを使用して精密な検査を実施します。またソフトウェアは、画像の例を分析することで欠陥のある部品と許容可能な部品を区別し、さまざまな縫い目パターンや異常に適応することが可能です。これらのソリューションは、画像コントラストを最大化する柔軟な照明と強力な光学系と組み合わせて、エアバッグの欠陥検出を自動化し、スループットと品質を向上させます。

Airbag with closeup showing defective stitching circled in red

Keith Johnson, PC Programming Group Manager, Automation NTH
Automation NTH

「VisionProとAIは、これまで自動化で解決できなかった課題に対応できるようになりました。」

キース・ジョンソン

 PCプログラミンググループマネジャー

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