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双腕ロボットによる外観検査

 双腕ロボットを活用したAIによる外観検査(AI-Visual-Inspection by Double Arm Robot)についてコメントします。


 自動車産業におけるTire2的存在の製造業においては、最終出荷検査として外観検査工程を設けており、自動化する上でネック工程となっている場合が多いようです。


 その対象工程としては、機械加工(MC、NC、研削、複合加工等)、鍛造、鋳造、成形、プレス、溶接、塗装、めっき、ダイカスト など や 素材加工など様々な加工工程で見られる外観不良項目 内容を具体的に言うと・・・


・加工後の表面傷、割れ、打痕、突起、変色、異物付着等に類するもの。

・塗装、めっき等、表面状態、艶、色合い等に類するもの。         などです。


 外観検査の自動化については、「AI外観検査について」で述べたように、いろいろ課題はあると考えられますが、AI導入により、広く実現化の方向に傾いてきていますが、実際に自動化する場合ネックとなるのは、自動で部品全体(全周)をカメラ撮影するやり方です。しかも、多品種少量にも対応させる場合はなおさらです。そこで登場するのが双腕ロボットによる部品の持ち替えという方法です。


 解決すべき課題はあるものの、双腕ロボットとAI外観検査の出現により、今後の中小製造業における外観検査自動化を具現化させる方向性が見えてきたように感じます。


【双腕ロボットによる外観検査実現への課題】

①双腕ロボットによる部品・製品の手扱い方法;自動化ネック→ロボットハンドの選定

②AI画像処理技術の進展による外観検査の良否判定精度向上;閾値設定(生成AI活用?)


 実際の具現化には、個々の企業の状況に合わせた対応が必要であり、その効率的な対応に対する指導支援がコンサルティング対象となります。



(参考ブログ)



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