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ナノ精密株式会社
世界レベルの選別機・外観検査ならナノ精密!シャフト製造販売、ファスナー部品もおまかせください!

外観選別機

高い画像処理技術と自動化技術を併せ持つ
DECSYSの外観検査装置

外観検査の自動化によりコストメリット(検査員削減)、検査員の別作業への配置による効率化、
集中力の低下や見落としによるヒューマンエラーを無くして品質の安定化、生産性の向上に貢献します。

半自動検査装置 SA-C シリーズ

ワークを入れるだけで、誰でも定量検査が可能!

検査基準の閾値を学習し最適化した 良品モデルと製品画像を比較して検査質の向上を手軽に実現。
オペレーターはワークを手投入するだけ。
検査のみ自動化することで、コストを抑えながら人的な欠陥流出を解消し
定量検査を可能にしました。

ワークを検査器に入れるだけで、
誰でも定量検査が可能


オペレーターの目視検査トレーニングが不要。カメラ検査で安定した品質を実現

目視検査でも難しい
"傷" を安定検出


マルチプルイメージャーによる高精度な検査が行えます。(特許技術)

PLCの不要な卓上機で、
半自動のためローコスト


専門知識がなくても使いこなせる
専用ソフトでモーター・照明も制御

「DECSYS」のオンリーワン技術!マルチプルイメージャー


装置外形

W600 x D400 x H800


検査対象

・シャフト 長さ:~150mm 径:3~10mm
・円筒部品 高さ:~50mm 径:10~30mm


検査能力

1sec~2sec/1本あたり(回転・処理時間含む)


検出能力

傷・打痕・異物 0.15mm~


 

シャフト全周・両端面外観自動選別機

0.2mmの欠陥も検出可能な、画像処理技術の業界最高峰

画像処理技術と自動化技術を併せ持つオンリーワン企業「DECSYS」の、
自動外観検査機。

異物・汚れ・傷・打痕等の欠陥を、最小0.2mm角のレベルで検出します。

リニア外観検査装置

金属・樹脂成型・ゴム製品の傷・打痕を安定検出

リニア搬送される製品を最大5カメラ(天面カメラ×1、側面カメラ×4)で高速検査!
汚れ・傷・打痕を抜けなく検出します。

金属部品・樹脂成型品・ゴム製品など、様々な製品に適用可能です。

天面または側面全周検査に最適
(カメラ台数:最大5カメラ)

一定量を自動検査できるため、
1名で他設備との
複数オペレーションも可能

金属・樹脂成型・ゴム製品など
様々な製品への適用が可能


検査対象

傷・打痕・ショートモールド・異物  0.2sq.~


処理能力

40~60個 /分 (ワーク形状により変動)


対象サイズ

~φ50mm x H50mm (他サイズの要望も承ります)


 


ものづくりIoTソリューション  ​

AI画像自動検査パッケージ

東芝独自の良品学習方式を使ったAI画像検査で、
検査の自動化と検査精度の向上を短期間で実現

良品学習方式を使ったAI画像検査の技術で、製造現場の検査工程を自動化するソリューションです。
​東芝独自の閾値最適化手法による良品学習により、不良品の見逃しを防ぎつつ誤検出を低減することが可能です。
検査工程における作業員の省人化を実現し、Withコロナ時代の新しい製造現場様式の実現に貢献します。

AIの学習方法における課題


大量の良品・不良品の
教師データの収集や学習を
​行うには時間がかかる

良品モデルの作成や
精度の調整に
高度な専門スキルが必要

 

検査装置における課題


既存ラインへの
導入とメンテナンスが
大変

良品画像のみを教師データとし
短い期間と少ない画像で学習

 1 

誤検出を低減する
東芝独自の良品学習方式

独自の閾値最適化手法により
良品の誤検出と
不良品の見逃しを防止

画像入力やパラメータ設定を専門
スキルなしで画面上で実施可能

 2 

画面上で直感的に
良品モデルを作成

良品モデルの作成、精度の検証、
検査結果の確認など
使いやすいGUIを標準で提供

専用検査装置ではないため限られた スペースに設置できメンテナンス不要

 3 

既存ラインに後付けで
手軽に導入

既存ラインの改造は必要なく
市販のカメラや照明などの機器を
​後付けで設置できすぐに導入可能

東芝の技術・ノウハウに基づく現場で使える画像検査

 

提供機能 / 提供形態

● 学習ツール

画面上で学習用画像を入力し、パラメータ設定を行うことで良品モデルを作成します

● 良否判定エンジン

良品モデルと検査対象画像を比較し、良品か不良品かの判定を行います

● 画像前処理

検査対象画像の位置補正などの前処理を行います

● カメラI/F

カメラから撮影した検査対象画像を受け取り画像前処理に渡します

● 判定結果表示画面

良否判定のリアルタイムの結果と、過去の結果を表示する画面です

上記機能のソフトウェアをパッケージにした、サブスクリプション型年間ライセンスでのご提供となります。
ソフトウェア以外のカメラや照明などのハードウェアはパッケージに含みません。(個別見積)

良品学習方式 / 適用事例

東芝独自の良品学習方式

◆ 検査基準の閾値を学習し最適化した良品モデルと製品画像を比較して検査

良品画像のバラつきから良品として許容される閾値を統計的に学習し、そこから逸脱した製品を不良品と判定

◆ 誤検出を低減するための閾値最適化手法(※特許出願中)

誤検出しやすい領域を検出し、その領域で誤検出が発生しないように繰り返し学習を行って良品モデルの閾値を最適化

適用事例

◆ 自動車部品メーカーの溶接検査

良品でも出来栄えにバラつきが生じやすく熟練工でないと検査するのが難しいとされる溶接の検査に適用

◆ 検査員による目視検査の自動化

従来検査員が目視検査と不良補正を行っていた検査工程で、目視検査を自動化し、検査品質を維持しつつ検査業務の負荷を低減

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外観選別機のお見積・お問い合わせはこちら

御社でも検査員の負担を軽減し省人化を進めてみるのはいかがでしょうか?
まずはサンプルテスト評価からの打合せが可能です。
目視検査でお困り事がございましたら、お気軽にお問合せください。


 

最近の更新 2022年04月26日
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