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。
プラスチック射出成形の欠陥を早期に特定
プラスチック製造では、すべてのコンポーネントが厳格な機能的および外観上の基準を満たさなければなりません。
- ヒケ、反り、ショートショット、バリなどの構造上の欠陥は、アセンブリの失敗を引き起こす可能性があり、
- 傷、焼け跡、変色などの外観上の欠陥は、部品が機能してもブランドの評判を損なう可能性があります。
生産の初期段階で欠陥をキャッチすることで、コストのかかるリワーク、アセンブリの廃棄、保証の問題を防止することができます。これは、寸法精度と表面品質が知覚価値に直接影響する消費者製品の成形部品にとって特に重要です。さまざまな部品形状、サイズ、仕上げが検査の課題のステージを設定します。
AI搭載ビジョンで、寸法、表面、構造上の欠陥に対処
射出成形の欠陥を生産速度で検査することは複雑です。
- 成形部品は反射面、輪郭面、またはテクスチャ面を有することが多く、一貫した照明が難しく、
- プラスチックの色、パターン、透明度のバリエーションにより、自動検出がより困難になります。
- 従来のルールベースのビジョンシステムでは、外見上と構造上の両方において、プラスチック射出成形の欠陥の範囲は予測不可能であり、確実に捉えることはできません。
従来のマシンビジョンには複雑なプログラミングが必要となりますが、消費者製品プラスチックには固有のばらつきがあるため、十分に適応することができません。しかし、高度なAIベースのマシンビジョンは、実際の制作画像から学習し、許容可能なバリエーションにフラグを立てることなく、微妙な異常を発見します
プラスチックの品質と製造効率の向上
コグネックスAIツールは、許容範囲内のプラスチック部品と欠陥のあるプラスチック部品の両方の画像を迅速に学習します。導入後は次のように機能します。
- 機能的な欠陥と外観上の欠陥を極めて高い正確さと精密さで特定し、フラグを立てます。
- 最終製品の品質に影響を与えない場合は、純粋な外観上のばらつきを無視します。
- 欠陥の定義や製品設計が変更された場合は、迅速に適応します。
家電製品の歪んだ歯車を検出する必要がある場合でも、傷のついた外装パネルを検出する必要がある場合でも、コグネックスなら、大量生産で高品質なプラスチック検査に必要な精密さと適応性を容易に得ることができます。コグネックスは、専門家のグローバルネットワークとオンデマンドのオンラインリソースを通じて常にサポートを提供し、あらゆる段階で自動化を確実に成功させられるようお手伝いしています。