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全数検査の自動化とは？課題と対策・製品を解説
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検査・評価における全数検査の自動化とは？
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『銅貼りセラミック基板用回路基材プレス加工』は窒化ケイ素を使用した、
銅貼りセラミック基盤の回路側になる板の打ち抜きをオイルレスプレスで
加工する技術です。
オイルレスプレスを使用することで、次工程である洗浄工程をなくすことができ、
品質が劇的に向上しました。オイルレスプレスでもプレス生産効率を落とすことなく、
月産200万個以上対応可能です。
【特長】
■小ロット対応可能
■品質向上（銅貼り基板外観基準で不良率0.8％以下）
※詳しくはカタログをご覧下さい。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
『銅貼りセラミック基板用回路基材プレス加工』
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検査・評価における全数検査の自動化
検査・評価における全数検査の自動化とは？
微細・精密加工業界において、製品一つひとつの品質を網羅的に確認する全数検査を自動化すること。これにより、人的ミスの削減、検査精度の向上、生産効率の飛躍的な向上を目指します。
課題
人手に頼る検査の限界
熟練工の経験や勘に依存するため、検査員のスキルや疲労度によって品質にばらつきが生じやすい。
微細な欠陥の見落としリスク
人間の目では捉えきれない微細な傷、異物混入、寸法誤差などの見落としが発生する可能性がある。
検査コストと時間の増大
全数検査には多くの人員と時間を要し、生産コストの増加やリードタイムの長期化を招く。
データ活用の遅れ
検査結果が紙ベースや簡易的な記録に留まり、品質改善や歩留まり向上に繋がるデータ分析が困難。
対策
画像認識技術の導入
高解像度カメラとAIによる画像解析で、微細な欠陥を自動で検出し、客観的な評価を行う。
センサー技術の活用
非接触型のセンサー（レーザー、光学式など）を用いて、寸法、形状、表面状態などを高精度に測定する。
ロボットハンドリングとの連携
自動搬送ロボットと検査装置を連携させ、製品の供給から検査、良否判定までをシームレスに自動化する。
データ収集・分析プラットフォーム
検査データを一元管理し、リアルタイムで品質傾向を分析、異常の早期発見や改善策の立案を支援する。
対策に役立つ製品例
AI画像検査システム
ディープラーニングを活用し、複雑な形状や微細な欠陥を高精度に識別・判定する。
3D形状測定装置
レーザーや構造化光を用いて、製品の三次元形状を高精度にスキャンし、設計データとの比較を行う。
自動搬送・検査ライン
ロボットアーム、コンベア、検査装置を統合し、生産ライン全体での自動検査を実現する。
品質管理データ分析ツール
検査で得られた大量のデータを可視化・分析し、品質改善のためのインサイトを提供する。
