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樹脂加工・ゴム加工

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欠陥の自動検出とは?課題と対策・製品を解説

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ゴム(二次加工)における欠陥の自動検出とは?

ゴム製品の二次加工工程において発生する傷、異物混入、形状不良などの欠陥を、画像認識やセンサー技術を用いて自動的に検出し、不良品の流出を防ぐ技術です。これにより、品質向上、生産効率の改善、コスト削減を目指します。

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画像解析ソフト 独自のアルゴリズムで検査自動化

画像解析ソフト 独自のアルゴリズムで検査自動化
独自アルゴリズム(ABHB) ▶ 従来の画像処理カメラやAIディープラーニングでは出来なかった検査が可能になります!! ▶ 面倒な品種毎のプログラム設定も不要!! ▶ 色の定量検査も可能!! 【事例】 ■食品製造過程での具材カウント ■自動車部品の微細な傷・汚れ検出 ■小形魚類モデルの動線解析 ■半導体関連部品搭載有無、半田検査 ■鉄道会社の設備点検 ■壁材、床材等の色の検査 ■化学薬品業界の検証等 他社では出来なかったことをご相談ください! 今まであきらめていたことをご相談ください! 【導入の流れ】 ■課題のヒアリングと画像検証 ■実運用に適切なご提案 ■生産ラインへの導入サポート

画像解析ソフト 色定量化技術 色を数値で管理できる 目視の自動化

画像解析ソフト 色定量化技術 色を数値で管理できる 目視の自動化
ABHB(Algorithm Based on Human Brain) 双円錐型3次元色空間でRGB値から人の目の感覚に近い色相、彩度、明度に数値化 ▼▼ 色の測定器でもうまくいかない課題を解決します!! ▼▼▼ 目視による色検査の課題を解決します! ・ 広範囲に使用する素材の検査 ・ 色のズレが許されない分野の活用 ・ 微妙な色変化の検出 ・ さまざまな色ムラの検出 ・ 抜き取り検査から全数検査へ ・ 計測器では測れないワーク形状に 動画、移動体の検査も可能になります!!
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ゴム(二次加工)における欠陥の自動検出

ゴム(二次加工)における欠陥の自動検出とは?

ゴム製品の二次加工工程において発生する傷、異物混入、形状不良などの欠陥を、画像認識やセンサー技術を用いて自動的に検出し、不良品の流出を防ぐ技術です。これにより、品質向上、生産効率の改善、コスト削減を目指します。

​課題

目視検査の限界

熟練作業員による目視検査は、疲労や個人差により見落としが発生しやすく、検査精度にばらつきが生じます。

検査コストの増大

人件費の増加や、複雑な形状・微細な欠陥の検出には高度なスキルが必要となり、検査コストが増大します。

生産スピードへの追随困難

生産ラインの高速化に伴い、目視検査では追いつかず、検査漏れのリスクが高まります。

データに基づいた改善の遅れ

検査結果の記録や分析が手作業中心となり、欠陥の原因究明や工程改善に繋がるデータ活用が遅れます。

​対策

画像認識システム導入

高解像度カメラとAI画像解析技術により、微細な傷や異物などを高精度かつ高速に検出します。

センサー統合による多角的検査

画像だけでなく、厚み、硬度、温度などのセンサー情報を組み合わせ、多角的な欠陥検出を行います。

リアルタイムデータ収集・分析

検査結果をリアルタイムで収集・分析し、欠陥発生傾向の早期把握と迅速な工程改善を可能にします。

自動仕分け・トレーサビリティ強化

検出された欠陥に応じて自動で製品を仕分けし、ロット管理やトレーサビリティを強化します。

​対策に役立つ製品例

インライン画像検査装置

生産ラインに組み込み、製品の表面欠陥をリアルタイムで自動検出・記録します。

AI駆動型欠陥検出ソフトウェア

既存のカメラ映像やセンサーデータを活用し、AIが欠陥の種類や程度を判定・分析します。

複合センサー検査システム

画像センサーと非破壊検査センサーを組み合わせ、製品の内部・外部の欠陥を網羅的に検査します。

品質管理データ統合システム

検査データを一元管理し、欠陥分析、工程改善提案、レポート作成などを自動化します。

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