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加工品のバリ・カエリ検出とは?課題と対策・製品を解説

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生産工程・プロセスにおける加工品のバリ・カエリ検出とは?
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外観画像検査機『外観検査シリーズ みえるくん』
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異物検査台『CCT&CCV&CCLPシリーズ』
毛羽検出センサー『KB-200』
株式会社深見製作所『外観検査』のご紹介

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生産工程・プロセスにおける加工品のバリ・カエリ検出
生産工程・プロセスにおける加工品のバリ・カエリ検出とは?
生産工程において、金属や樹脂などの素材を加工する際に発生する、意図しない突起物(バリ)や、加工面の不均一な状態(カエリ)を検出すること。製品の品質向上、安全性確保、後工程への影響防止を目的とする。
課題
目視検査の限界
微細なバリやカエリは人 間の目では見落としやすく、検査員の熟練度や疲労に依存するため、検出精度にばらつきが生じる。
検査コストの増大
熟練した検査員による目視検査は人件費がかさみ、大量生産においては検査工程のボトルネックとなる場合がある。
検出漏れによる品質低下
バリやカエリの検出漏れは、製品の機能不全、破損、さらには使用中の事故につながる可能性があり、ブランドイメージを損なう。
後工程への影響
バリやカエリが残存していると、組み立て時の嵌合不良、塗装ムラ、他の部品との干渉などを引き起こし、生産効率を低下させる。
対策
画像処理による自動検出
高解像度カメラと画像処理ソフトウェアを用いて、バリやカエリの有無、サイズ、形状などを自動で判定する。
レーザーセンサーによる寸法測定
レーザー光を対象物に照射し、その反射光から形状や寸法を非接触で測定することで、微細なバリやカエリを検出する。
3Dスキャニングによる形状解析
3次元形状を詳細に取得し、CADデータとの比較や独自のアルゴリズムにより、バリやカエリを精密に検出する。
AIを活用した異常検知
学習済みのAIモデルが、正常な製品画像と比較して、バリやカエリといった異常箇所を自動で識別・分類する。
対策に役立つ製品例
高解像度工業用カメラ
微細なバリやカエリを鮮明に捉え、画像処理による高精度な検出を可能にする。
画像処理ソフトウェア
複雑な形状のバリやカエリも、設定されたルールに基づいて自動で識別・判定する。
非接触式形状測定器
レーザーや構造化光を用いて、加工品の表面形状を迅速かつ高精度に取得し、バリやカエリを検出する。
AI画像解析システム
大量の画像データから学習したAIが、人では見分けにくい微細なバリやカエリも効率的に検出する。
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