In-Sight 2800シリーズ
基本レベルから中間レベルの処理タスクを解決するための事前学習済み AI を備えた使いやすいビジョンシステム。
自動部品分類でラインの稼働を維持
正確な部品分類は、すべての産業における自動製造、在庫精度、効率的な組立ワークフローに不可欠です。ノンストップの製造現場では、サイズ、色、形状、またはテクスチャのわずかな違いが、部品が受け入れられるか、拒否されるか、または誤ルーティングされるかを決定します。
自動分類では、重要な特性に基づいて部品が分類されるため、製造業者は適切な部品を適切な場所に配置することで、廃棄物を削減し、製品品質を向上させ、材料の使用を最大化できます。
部品数が増え、それに伴いばらつきも日々増える中、高度なマシンビジョンシステムは、速度、精度、信頼性で部品分類を拡張する鍵となります。
比類のない精度で部品分類の課題に取り組む
部品分類に関しては、視覚的に類似する部品、わずかな欠陥、および自然なばらつきをすべて正確に評価する必要があります。これは、新しい部品タイプに適応する柔軟性と視覚的な違いを捉えるニュアンスが欠けている従来のルールベースのビジョンシステムにとっては必ずしも容易ではありません。また、手動ソートは低速でエラーが発生しやすく、高速な環境では困難です。
色、質感、素材、包装など、ほぼ同じように見える部品でも正しく分類する必要があるのはもちろん、許容できるばらつきと、傷、汚れ、へこみ、ずれ、変色、破損した要素などの真の製品欠陥も間違いなく区別する必要があります。
分類エラーは重大な結果をもたらし、製品の品質と運用効率の両方に影響を与えます。
- 製品の組み立てミス
- スクラップまたはリワークの増加
- 生産の遅れと下流の問題
コグネックスビジョンシステムはAIを活用してエラーを最小限に抑え、生産効率を最大化し、迅速で適応性の高い信頼性の高い部品分類を提供します。
AI搭載マシンビジョンで、すべての部品を確実に分類
コグネックスのIn-Sightビジョンシステムは、高解像度の画像処理とAI搭載ツールを組み合わせて、以下のような重要なビジュアル属性に基づいてリアルタイムで部品を識別します。
- 色 – 微妙な色合いの違いから素材仕上げまで
- 形状 – プロファイル、曲率、またはフォームファクタを含む
- サイズ – 長さ、直径、深さなど
コグネックスの画像処理ソフトウェアおよび分類ツールは、わずか5～10個のサンプル画像を使用してたった数分でトレーニングするだけで、製品を個別のクラスに確実に分類できます。簡単な検査から高度な欠陥検出まで、これらのソリューションは、許容範囲内の表面変化（ほこりや変色など）と真の欠陥を区別し、それらを廃棄する代わりに、許容できる部品を手直しすることができます。
専門家のグローバルネットワークとオンデマンドのセルフサービスリソースにより、コグネックスの自動ソリューションは、生産を円滑に実行しながら分類精度を向上させます。