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潜在欠陥の可視化とは？課題と対策・製品を解説
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評価・分析・検査における潜在欠陥の可視化とは？
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研究開発によく用いられる2032型、2016型、2025型のセルを分解するための装置です。
試験終了後の正負極・セパレーター等の部材の状態の確認や、ゴミの分別等にもお使い頂けます。
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コインセル分解機
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評価・分析・検査における潜在欠陥の可視化
評価・分析・検査における潜在欠陥の可視化とは？
パワーデバイス＆パワーモジュール業界において、製品の信頼性や性能を確保するために不可欠な評価・分析・検査プロセスで、目に見えにくい、あるいは現時点では顕在化していない欠陥を、様々な技術や手法を用いて視覚的に捉え、理解可能にすることです。これにより、早期の不具合発見、原因究明の迅速化、そして製品品質の向上を目指します。
課題
目視困難な微細欠陥の検出
マイクロメートル以下の微細な亀裂や異物混入など、肉眼や一般的な顕微鏡では捉えきれない欠陥が存在します。
非破壊検査の限界
破壊せずに欠陥を検出する手法は限られており、内部構造や材料特性に起因する潜在的な問題を特定するのが難しい場合があります。
データ解析の複雑性
多岐にわたる検査データから、欠陥と関連するパターンや異常値を効率的に抽出し、解釈することが困難です。
経時変化の追跡困難
使用環境や時間経過に伴う材料劣化や構造変化といった、潜在的な欠陥の進行状況をリアルタイムで把握することが難しいです。
対策
高度画像解析技術の導入
高解像度カメラや特殊照明を用いた画像取得と、AIによる画像解析で微細欠陥を自動検出・分類します。
先進非破壊検査手法の活用
超音波、X線CT、サーモグラフィなどの技術を組み合わせ、内部構造や熱特性から潜在的な問題を可視化します。
データ駆動型分析プラットフォーム
IoTセンサーや検査装置から収集したデータを統合し、機械学習を用いて異常検知や故障予測を行います。
シミュレーションと実測データの統合
物理現象シミュレーションと実際の検査データを照合し、欠陥発生メカニズムの理解と将来的なリスク評価を行います。
対策に役立つ製品例
高解像度検査システム
微細な表面欠陥や異物混入を、高倍率かつ高精細な画像で捉え、自動検出するシステムです。
非破壊検査装置
内部構造の断層画像や熱分布を可視化し、材料の剥離や内部応力などの潜在的な問題を検出します。
データ分析・予測ソフトウェア
蓄積された検査データを分析し、異常パターンを検知したり、将来的な故障リスクを予測したりする機能を提供します。
統合型品質管理システム
設計、製造、検査の各段階のデータを一元管理し、欠陥の根本原因分析や品質改善プロセスを支援します。
