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成形体の欠陥検 出とは？課題と対策・製品を解説
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成形技術における成形体の欠陥検出とは？
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窯業業界の成形工程では、セラミックス材料のカスや端材が配管に詰まり、清掃や設備の交換が必要になることがあります。これにより、多大な費用が発生する可能性があります。MAGPICKERを導入することで、配管内の異物を除去し、詰まりのリスクを低減できます。これにより、配管のメンテナンスコストを削減し、生産効率の向上に貢献します。
【活用シーン】
・セラミックス成形工程における配管詰まり対策
・材料のカスや端材による配管トラブルの防止
【導入の効果】
・配管清掃費用、修繕費の軽減
・生産ラインの安定稼働
また、焼成後の製品は台車から自動取り出し、パレットに自動積載します。
複数の形成機から出てきた製品の外観をロボットにて自動検査後、焼成台車に自動移載します。また、焼成後の製品は台車から自動取り出し、パレットに自動積載します。サイクルタイムは、５sec/１個です。
詳しくはお問い合わせ、またはカタログをご覧ください。
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成形技術における成形体の欠陥検出
成形技術における成形体の欠陥検出とは？
セラミック加工における成形体の欠陥検出とは、製造プロセスで生成されたセラミック成形品に存在する、意図しない不具合や異常を特定し、品質を保証するための重要な工程です。これにより、製品の性能低下や破損を防ぎ、顧客満足度を高めることを目的とします。
課題
微細な欠陥の見落とし
肉眼では識別困難な微細な亀裂、気泡、異物混入などの欠陥を見逃してしまうリスクがあります。
検査員の主観によるばらつき
検査員の経験や疲労度によって、欠陥の判断基準にばらつきが生じ、検査結果の信頼性が低下する可能性があります。
検査時間の長期化とコスト増
複雑な形状や大量生産の場合、全ての成形体を詳細に検査するには多くの時間と人員が必要となり、生産コストが増大します。
未知の欠陥パターンの発見困難
過去に経験のない新たな種類の欠陥が発生した場合、それを早期に発見し、原因究明につなげることが難しい場合があります。
対策
画像解析による自動検出
高解像度カメラと画像処理ソフトウェアを用いて、表面の傷、変色、形状異常などを自動で検出します。
非破壊検査技術の活用
超音波、X線、赤外線などの非破壊検査技術を導入し、内部の亀裂や空洞などの欠陥を非破壊で検査します。
AIによる異常検知
機械学習を用いたAIシステムを導入し、正常な成形体のパターンを学習させ、それから逸脱する未知の欠陥も高精度に検知します。
プロセス データとの連携
成形時の温度、圧力、時間などのプロセスデータを欠陥情報と紐づけ、原因究明と再発防止に役立てます。
対策に役立つ製品例
高精度画像検査システム
微細な表面欠陥を捉える高解像度カメラと、複雑な形状にも対応できる柔軟な画像処理アルゴリズムを備えています。
超音波探傷検査装置
セラミック内部の亀裂やボイドといった内部欠陥を、成形体を破壊することなく高感度に検出します。
AI駆動型欠陥分析システム
大量の画像データを学習し、人間が見落としがちな微細な異常や、新たなパターンの欠陥も自動で識別・分類します。
統合生産管理・品質保証ソフトウェア
製造プロセスデータと検査データを一元管理し、欠陥発生時の原因特定を迅速化し、品質改善サイクルを加速させます。
