ゴムの品質管理と検査

ゴム部品は幅広い業界で重要な役割を担っており、不具合が生じると深刻な結果を招く可能性があります。液体シリコンゴム（LSI）と従来のゴムシールは電子機器の防水性を提供し、エラストマーガスケットは工業用途での耐薬品性を保証します。グリップとフレキシブルコネクタは、繰り返し使用して環境ストレスにさらされても、構造的な完全性を維持する必要があります。つまり、シールが1つ破損しただけで製品の故障につながる可能性があるため、欠陥のないゴム製シールが不可欠なのです。

射出成形、トランスファーモールディング、圧縮モールディングなどのゴム製造プロセスは、フラッシュ形成、充填不足状態、閉じ込められた気泡、切り傷、裂け目など、多くの種類の欠陥を引き起こす可能性があります。これらはすべて、従来の検査方法では一貫して検出するのが困難な一般的な問題です。こういった課題には、柔軟性のあるゴム材料の固有のばらつきに適応できる高度な検査技術が必要です。

従来のマシンビジョンシステムをゴム検査アプリケーションに適用した場合、大きな障害に直面します。ゴム部品の柔軟性は、検査中に予測不能な変形を起こし、ルールベースのマシンビジョンでは対応できないほどその外観を変化させます。

暗いゴムの表面は光を吸収することによりコントラストが悪くなるため欠陥検出が難しく、折り目と曲線を持つ複雑な形状の場合はさらに見えづらくなります。異なる環境や照明における特定の欠陥ごとにルールをプログラムすることは、非効率的で効果的ではありません。

従来のシステムにおける主な課題は次のとおりです。

• 材料のばらつきの許容差：許容できるフレックス関連の外観変化と正当な欠陥の区別
• 複雑な形状：湾曲した面、深い折り目、不規則な形状の一貫した検査
• 欠陥の多様性：さまざまな環境におけるフラッシュ、充填不足、気泡、切り傷、裂け目、汚れの検出

• 表面特性 - ゴム材料に固有の低コントラストおよび反射率の問題の克服

  AIテクノロジを使用した高度なマシンビジョンは、これらの制限を克服するために必要な適応型インテリジェンスを提供します。ルールベースシステムとは異なり、AI搭載ソリューションは、良質な部品と欠陥のある部品の両方のサンプル画像を使用して、許容範囲内のばらつきをすべてキャプチャするための画像セットを学習します。

コグネックスのAI搭載検査システムは、困難なゴムの品質管理を管理可能な自動プロセスに変身させます。コグネックスAIテクノロジは、良質なゴム部品と欠陥のあるゴム部品の代表的なサンプルについて学習し、柔軟性のある材料に固有の自然なばらつきを受け入れながら、真の品質問題を検出します。

スマートフォンの防水シールなどの複雑な用途では、コグネックスソリューションは複数のカメラを調整して、360度の完全な検査カバレッジを実現します。AIテクノロジは、狭いプロファイルビューと複雑な背景でも分析が可能で、生産ラインスピードを損なうことなく広範な欠陥検出を実現します。

この技術は、LSR射出成形から圧縮成形作業まで、さまざまなゴムの種類や製造プロセスにシームレスに適応します。この柔軟性により製造業者は、競争力のある製造に不可欠な生産速度を維持しながら、多様な製品ラインにわたって一貫した品質基準を実装することができます。

独自の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、コグネックスは、ゴムの品質管理業務を最適化して信頼性と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。