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鋳造欠陥の自動検出とは？課題と対策・製品を解説
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ダイカストにおける鋳造欠陥の自動検出とは？
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GROW-Vは金型の異常を検知し型締めを停止する金型監視装置です。
金型監視に特化したAIアルゴリズムで「安心・簡単・ほったらかし」を実現しました。
【ご活用事例】
・金型破損により納期遅れ・品質トラブルが生じた為、再発防止策として導入
・既存の監視装置では光源等の変化でチョコ停や見逃しが頻発していたため導入
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【解説動画】
https://a-robo.com/grow-v/
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ダイカストにおける鋳造欠陥の自動検出
ダイカストにおける鋳造欠陥の自動検出とは？
ダイカスト製品の製造工程において発生する、巣（ピンホール、ガス巣）、湯境、引け巣、異物混入などの鋳造欠陥を、画像認識やAI技術を用いて自動的に検出し、不良品の流出を防ぐ技術のことです。これにより、品質の安定化、検査工数の削減、生産性向上を目指します。
課題
検査員の負担増大とヒューマンエラー
熟練した検査員による目視検査は、長時間労働や疲労により判断のばらつきや見落としが発生しやすく、品質の安定化が困難です。
検査精度のばらつきと品質低下
製品形状や欠陥の種類によっては、目視での検出が難しく、見逃しが発生しやすい。これにより、不良品が次工程や市場に流出するリスクがあります。
検査工数の増大と生産性低下
多品種少量生産や複雑な形状の製品が増えるにつれ、検査に要する時間と人員が増加し、生産効率の低下を招きます。
データに基づいた改善活動の困難さ
手作業での検査記録は集計や分析に手間がかかり、欠陥の原因究明や再発防止策の立案に繋げにくい状況です。
対策
画像認識による欠陥検出システムの導入
高解像度カメラと画像処理アルゴリズムを用いて、製品表面の微細な欠陥を自動で検出します。
AIを活用した欠陥判定精度の向上
深層学習モデルにより、様々な種類の欠陥パターンを学習させ、人間に近い、あるいはそれ以上の精度で欠陥を判定します。
検査プロセスの自動化と効率化
検査ラインへの自動搬送システムと連携し、全数検査を高速かつ効率的に実施することで、検査工数を大幅に削減します。
欠陥データの収集と分析基盤の構築
検出された欠陥データを自動で記録・集計し、傾向分析や原因究明を支援するシステムを構築します。
対策に役立つ製品例
外観検査自動化ソフトウェア
画像認識技術と機械学習アルゴリズムを組み合わせ、製品表面の傷、異物、変色などの欠陥を自動で検出・分類します。
AI搭載型検査装置
高精細カメラと高性能AIチップを搭載し、複雑な形状や微細な欠陥も高精度かつ高速に検出します。
製造プロセス監視・分析システム
検査データをリアルタイムで収集・分析し、欠陥発生の傾向や原因を可視化することで、製造プロセスの改善を支援します。
3Dスキャンによる内部欠陥検出システム
非破壊検査技術である3Dスキャンと画像解析を組み合わせ、製品内部の巣や亀裂などの欠陥を検出します。
