In-Sight3900シリーズ
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。
内在する課題にもかかわらず、ホイールの検査を正しく行うことは重要です
ホイールは、グローバルの安全基準に準拠し、顧客満足度を維持するために、厳しい品質とサイズ要件を満たす必要があります。傷、空隙率、内包物などのわずかな欠陥を見つけることは手作業の目視検査では困難であり、基本的なビジョンシステムを悩ませることがあります。
ホイール検査の課題には、以下のようなものがあります。
- 欠陥を隠す反射性の湾曲面
- 許容範囲内の異常を正当な欠陥と見誤ると、スクラップ率とコストが上昇する
- 困難かつ時間のかかる、生産の変化やさまざまなタイプの欠陥への適応
ホイールアセンブリは、スタッドの有無、ファスナーのねじ切り、適切なトルクの確認など、独自の検査作業を行います。製造中の欠陥の検出は、サプライヤやOEMが安全性を確保し、品質基準を維持し、規制コンプライアンスを維持するために不可欠です。
ルールベースのビジョンでは見落とされてしまうホイールのわずかな欠陥
手作業による検査は、時間がかかり、エラーが発生しやすい傾向があります。ルールベースのマシンビジョンはさまざまな複雑なタスクに対処できますが、ホイールのわずかな欠陥を検出し、それらを許容範囲内の異常と区別するために使用されるばらつきの数は非常に複雑です。検査パラメータとプログラムの製品仕様を個別に調整して、あらゆるタイプの欠陥をキャッチすることは、時間がかかるうえに非効率的です。
コグネックスは、欠陥の認識と表面の検査を学習するサンプルベースのAIを使用しています。AI機能と強力な光学系と画像生成技術を組み合わせることで、コグネックスのマシンビジョンシステムは次のような困難なタスクを自動化します。
- ホイールスタッドの検出：ホイールアセンブリとボルトの検証
- ボールベアリングの点検：ホイールベアリング内のボールベアリングの有無と、正しく組み立てられていることを確認
- ホイールおよびハブの欠陥検出：傷、へこみ、多孔性などの欠陥を検出し、それらを許容できる傷と区別
コグネックスAIテクノロジは画像例を分析することによって学習するため、新しい設計、アセンブリ、機能、そして新しいタイプの欠陥に簡単に適応できます。
コグネックスのマシンビジョンシステムは、ホイールアセンブリのスタッドにへこみがあるか、突出しているかを認識します。
AIによる正確な三次元測定
コグネックスの三次元画像処理システムは、エンベデッドAIと直感的な開発ソフトウェアを活用して、難しいタイヤ検査タスクを解決します。三次元画像処理システムは、画像処理技術と強力な光学系によって欠陥を検出し、分散を測定しながら、高出力のスペックルフリーレーザーを使用して高コントラスト画像を作成します。また、コグネックスの三次元画像処理システムは、検査ごとに学習し、新しい異常を検出して継続的な改善と運用効率を実現します。
複雑な検査を自動化することで、製造上のボトルネックが解消され、品質や安全性を損なうことなく高速な運用が可能になります。コグネックスは、オンデマンドのオンラインリソースから専門家のグローバルネットワークまで、ラインが確実に稼働し続けるために必要なすべてのサポートを提供し、遅れることなく現代の自動車生産に求められる水準に追従できるようにお客様を支援します。