ガラス検査

ガラス製造における品質管理は、透明性、反射性、および光学的複雑さが独自の検査課題をもたらすため、マシンビジョンにおいて最も要求の厳しいアプリケーションの1つです。ガラスボトルのネジ山からスマートフォンのカメラレンズまで、ガラス製品は機能性と消費者の安全を確保するために完璧な表面と正確なサイズを必要とします。

ガラス製品における品質不良は、即座の拒否コストを超える重大な結果を伴います。食品容器に欠陥があった場合、製品のシールが損なわれ、汚染や消費者の安全上の問題につながる可能性があります。カメラレンズの表面の欠陥は、画質に直接影響します。カバーガラスアセンブリのエッジの欠陥は、早期の故障または安全上の危険を引き起こす可能性があります。 

これらの厳しい品質要件に対応できるのは、マシンビジョンテクノロジだけです。 

ガラスの透明度は、背景要素が欠陥検出を妨害する一方で、表面の反射性は、実際の欠陥を不明瞭にしたり、誤検出を引き起こす可能性のある光沢、ホットスポット、屈折を作り出します。これらの課題により、一貫した点灯と信頼性の高い欠陥検出が非常に複雑になります。 

従来のシステムでは、以下のような課題への対応が困難です。

• 背景の干渉により表面欠陥検出を複雑にする透明効果
• 真の欠陥を隠す予測不可能な光沢とホットスポットを作り出す反射率の変動
• 正確な計測を必要とするねじ付きネックおよび斜面におけるエッジの複雑さ
• 軽微な欠陥が性能に影響する光学表面上の表面汚れの検出
• 重要な組立公差とシール要件のための寸法精度の検証

ガラスに欠陥があるかどうかの検査は、従来のルールベースのマシンビジョンには複雑すぎて対応することができません。欠陥はあまりにも多くのサイズ、形状、および深刻度で発生する可能性があります。許容可能な外観上の欠陥を正当な欠陥と一緒にくくることは、スクラップ率とコストを上昇させ、一方で異なるガラスの仕上げは画像生成と欠陥検出を複雑化します。 

コグネックスのAI搭載の検査システムは、ガラス検査を簡素化します。コグネックスAI有効化ソリューションは、欠陥に対処する特定のルールのプログラミングに依存する従来のシステムとは異なり、許容範囲内のガラス部品と欠陥のあるガラス部品の代表的なサンプルから学習できます。

具体的には、さまざまな光学条件下で、ガラス製品の良い例と悪い例を幅広く示す画像を提供することで、システムをトレーニングします。このトレーニングでは、従来のシステムを混乱させる可能性のある砥粒、屈折、および透明性効果を含むガラスの外観の通常の変化を許容しながら、チップ、亀裂、内包物、キズ、および汚れを確実に検出する方法をシステムに学習させます。

AI技術の適応性は、製品仕様が変更された場合に付加価値をもたらします。コンテナ設計の切り替えでも、新しいレンズ形状への適応でも、最新の画像セットでシステムを簡単に再トレーニングすることで、ダウンタイムを最小限に抑えながら新製品の検査を開始できます。

このアプローチなら、大量生産環境に必要な速度と精度を維持しながら、ガラス検査を非常に厳しくする複雑な光学的課題に対処することが可能です。

コグネックスのガラス検査スペシャリストのグローバルネットワークと広範の光学専門知識により、当社は、ガラス品質管理業務を最適化して信頼性と生産効率を最大化するために必要な専用サポートを提供しています。