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複雑な形状の寸法測定とは？課題と対策・製品を解説
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センシング・マシンビジョン技術における複雑な形状の寸法測定とは？
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イナストマー（感圧導電性エラストマーセンサ）は、従来絶縁体とされている
ゴム材料に導電材を混ぜることで導電タイプにしたものです。
軽く触れると小さく、強く押せば押すほど大きく、
押した力の強弱によって連続的に抵抗が変化します。
話題の自律型ロボットやペンタブレット、電子楽器など広範に応用されている、
押さえる圧力に応じてデリケートに変化する電気抵抗値を利用する
技術を活かした製品です。
圧力分布測定などの分野にもニーズは大きく広がっています。
【特長】
■センサの厚さがt=0.7～t=1.0mmと薄く、狭い部分の検出が可能
■センサ検出部が3.0mm～5.0mmと小型で微妙な部分の検出が可能
■曲げ、屈曲した場所への取付が容易
■最大5mAの電流が使用でき、LEDを直接ドライブ可能
■歪みゲージセンサと比較し、フレキシビリティが高い
※詳しくはお問い合わせ、またはカタログをダウンロードして下さい。
感圧導電性ゴムセンサ『イナストマー SFシリーズ』
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センシング・マシンビジョン技術における複雑な形状の寸法測定
センシング・マシンビジョン技術における複雑な形状の寸法測定とは？
メカトロニクス制御業界において、センシング技術とマシンビジョン技術を組み合わせることで、従来の測定が困難であった複雑な形状を持つ部品や製品の寸法を非接触かつ高精度に測定する技術です。これにより、製造プロセスの自動化、品質管理の向上、不良品の削減に貢献します。
課題
複雑形状による測定誤差
曲面、凹凸、隠れた部分など、複雑な形状は従来の接触式測定器では正確な寸法を捉えにくく、測定誤差が生じやすい。
測定時間の長期化
手作業や多段階の測定プロセスが必要な場合、測定に時間がかかり、生産ラインのボトルネックとなる可能性がある。
非接触測定の難しさ
柔らかい素材やデリケートな表面を持つ対象物は、接触による変形や損傷のリスクがあり、非接触での高精度測定が求められる。
多様な形状への対応
製品ラインナップの多様化に伴い、様々な形状やサイズの対象物に対して柔軟に対応できる測定システムが必要となる。
対策
3Dスキャン技術の活用
レーザーや構造化光を用いた3Dスキャンにより、対象物の表面形状を点群データとして取得し、高精度な3次元寸法測定を実現する。
AI画像解析による自動抽出
深層学習などのAI技術を用いて、画像データから特徴点や輪郭を自動的に抽出し、複雑な形状でも迅速かつ正確に寸法を算出する。
複数カメラ・センサー連携
複数のカメラやセンサーを組み合わせることで、死角をなくし、あらゆる角度からの情報を統合して、より網羅的で正確な測定を行う。
高度な画像処理アルゴリズム
ノイズ除去、エッジ検出、特徴点マッチングなどの高度な画像処理アルゴリズムを適用し、低コントラストや反射率の低い表面でも安定した測定を可能にする。
対策に役立つ製品例
高解像度3Dスキャナーシステム
微細な凹凸や複雑な曲面を高精度に捉え、詳細な3次元形状データを取得することで、複雑形状の寸法測定における誤差を大幅に低減する。
AI搭載型画像解析ソフトウェア
学習済みのAIモデルが、多様な複雑形状の特徴を自動認識し、迅速かつ正確な寸法抽出を可能にするため、測定時間の短縮と人的ミスの削減に貢献する。
多視点カメラアレイ
複数のカメラが同時に対象物を撮影し、それらの画像を統合することで、隠れた部分も含めた全方位からの寸法情報を取得し、測定の網羅性を高める。
インテリジェント照明制御システム
対象物の表面特性や形状に合わせて最適な照明条件を自動調整することで、反射や影の影響を最小限に抑え、安定した画像取得と高精度な寸法測定を実現する。
