組立ラインでどのチェックポイントに自動視覚検査技術が必要か？

著者：黄小雷 | Benlong Automation

低電圧電線を扱う際に、銀接点の設定ミス、部品の逆付け、または読み取れないレーザーコードが付いた回路遮断器を出荷して品質不良を届けることは、事業運営の即時停止を招きます。長年にわたり、そのような欠陥を防ぐ唯一の手段は、鋭い視力と頑丈なランプを持つ優れたオペレーターでした。しかし、このような方法は、毎月数十万台の生産量増加と海外取引からの厳しい品質要求により非効率的になります。したがって、遮断器やメーターの製造者は、専ら 自動視覚検査技術.

に依存しています。.

自動視覚検査技術とは何か？

最も単純に言えば、, マシンビジョン検査 は人間の判断をカメラとコンピューターに置き換えます。部品が検査ステーションに入り、制御された照明が注目すべき特徴を際立たせ、1台または複数のカメラが画像を撮影し、ソフトウェアがそれを定義された基準と比較します。数ミリ秒以内にシステムは合格、不合格、再作業の判定を返し、良品をラインに流し、不良品を逸らす信号を送ります。同じ技術は工場現場では 自動光学検査, 、またはAOIと呼ばれ、中国の電気工場では通常、 CCD視覚検査, として実装されており、これはカメラ内の電荷結合素子センサーに由来します。.

重要な変化はカメラ自体ではなく、選択にあります。シフト中に1万台の回路遮断器を検査する個人は1万回の判断を下します。しかし、有能な検査員であっても、数時間の作業で判断能力は最低レベルに低下します。例えば、ビジョンシステムは最初の機器と100万台目の機器で同じ方法で判断を下します。さらに、人間とは異なり、すべての検査結果を機器のバーコードに紐づけて記録し、追跡可能な品質履歴を作成します。.

なぜ手動検査は追いつけないのか

手動による目視検査には3つの欠点があります。人間は一度に一つの側面しか見ることができず、すべての部品を物理的に持ち上げ、回転させ、置かなければならないため、遅いです。注意散漫の度合いや照明、気分がシフト中およびオペレーター間でパフォーマンスに影響を与えるため、一貫性がありません。最後に、人間による評価は証拠を残さないため、どの製品が検査されたかを確立したり、現場での不良を検査に結びつけたりすることが不可能であるため、曖昧です。これらすべての制限が組み合わさると、高速生産ラインで見逃される欠陥の数、すなわち逃避率として測定可能なものになり、返品や追加工程による利益の最小化につながります。私たちの経済性は MCB検査用コンベヤー 明確に示しています：検査を手動の作業台から自動化され、データが記録されるラインに移すことが、効率向上の大部分をもたらすということです。.

自動視覚検査が価値を発揮する4つのチェックポイント

欠陥を見つけるコストが安く、見逃すと高くつくポイントで視覚検査は最も価値があります。ブレーカやメーターのラインでは、4つのチェックポイントが際立っています。. 組み立て前の供給段階で欠陥を見つけることは、最終組み立て後に同じ欠陥を発見するよりもはるかにコストが低く、その時点ではユニットに既に価値が組み込まれているため失われます。.

供給時の部品の向き

小さな電気部品の多くはバルクでラインに届き、振動ボウルフィーダーで分離されます。問題は、フィーダーが重力によって部品をどの向きであっても供給し、多くの部品が前面と背面がほとんど同じに見えることです。部品を逆向きに取り付けることは、下流での死んだ組み立ての最も一般的な原因の一つです。. 向き検出 は、供給トラックの上にカメラを設置することでこれを解決します：システムは通過する各部品の前後の特徴を読み取り、組み立てネストに到達する前に間違った向きの部品を拒否または再循環させます。チェックは供給時に行われるため、間違った向きの部品はステーションのサイクルやファスナーを消費しません。私たちの MCB視覚自動リベット検出装置 はまさにこの原理を適用し、高解像度カメラと画像処理ソフトウェアを使用して、各部品の位置と設定を約1秒/極の速さで確認します。一方、私たちの インテリジェントMCB組立停止装置 は部品に応じて視覚または光ファイバー検出による不良供給の検出を提供します。.

供給時の銀点品質

シルバードットは回路遮断器の重要な部品であり、部品表の中でも最も高価な部品の一つです。シルバーコンタクトやバイメタルリベットがひび割れ、変形、サイズ不足、または汚染された状態で工場に届くと、接触抵抗試験に不合格となるか、さらに悪い場合は過熱を引き起こします。したがって、溶接前の給餌工程でシルバーコンタクトを検査することは経済的に理にかなっており、不良品をこの段階で特定することで溶接品質も向上します。検査はビジョンステーションで行われ、溶接前に各コンタクトの寸法、形状、表面をチェックします。この検査は溶接と自然に連携します：当社の シルバーポイントおよび静的接点自動溶接機 は溶接自体を監視する品質検査機能を内蔵しており、シルバーコンタクトの精密溶接に関するより広範な内容は当社の 電気製造における自動化の意味. の概要で説明しています。溶接前後のビジョン検査が製品で最も重要な接合部のループを閉じます。.

自動組立の結果検証

組立後の外観検査は、自動化されたステーションが実際に意図した作業を行ったことを確認します。自動化は信頼性がありますが、完全ではありません：ネジが存在しない、または正しい位置にない場合、スプリングが正しい位置にない場合、カバーが浮いている場合、端子が曲がっている場合があります。主要な組立工程後に設置されたカメラは、存在、位置、配置を良好な基準と比較してチェックし、この基準に合わないユニットを不適合としてマークします。これにより、組立ステーションはオープンループシステムからクローズドループシステムに変わります。生産ラインは仕様外の事象を即座に学習し、最終検査で発見されるのではなくなります。ベンロングはこの種のインライン検査をライン全体に構築しており、当社の ソリッドステートリレー自動組立および検査ライン は組立工程間に複数のCCD検査を連鎖させ、不良を発生源のステーションで検出し、ラインの最後まで持ち越しません。 コーディング後のレーザーマーク検査.

すべての遮断器、メーター、充電器は、ブランド、定格、極数、規格、バッチコード、そして多くの場合はトレーサビリティのためのデータマトリックスまたはQRコードを印刷またはレーザーマークで工場から出荷されます。そのマークが欠落、誤配置、薄い、または誤っている場合、そのユニットは販売不可となり、コードが読み取れなければ追跡もできません。

レーザーマーク検査は. マーキングステーション直後にビジョンを使用して、正しい内容が存在し、判読可能で、正しく配置されていることを確認し、2Dコードの読み取りやすさを評価します。マーキングは最後の工程の一つであるため、ここで検出されたエラーは、顧客が最初に目にする欠陥を含む完成品の出荷を防ぎます。当社の MCBロボット自動レーザーマーキング装置 MCBロボット自動レーザーマーキング装置 マーキングセルにCCD検査を直接統合しているため、マーキングが施されるのと同時にマークの検証が行われます。.

技術の仕組み

それは4つの部分で構成されており、システムが効果的に機能するためには4つのコンポーネントすべてが連携して動作しなければなりません。まず、照明の側面があります。適切な照明は欠陥を明らかにする能力に不可欠であり、解決が難しい工学的問題でも十分に照らされた方が、単純に見えるが照明が不十分なものよりもはるかに良いです。次にカメラとレンズが画像を取得します。解像度は検出される欠陥の大きさに比例します。画像が取得されると、ソフトウェアを使用して分析が行われます。分析の可能性は、公差に対する数量比較に基づく測定から、ゴールデンサンプルとの比較や深層学習モデルの使用まで多岐にわたります。最後に、システムは結果（合格/不合格）をラインコントローラーに送信し、結果をMESシステムに記録することで動作を実行します。.

効率的な 自動化された外観検査システムの 最終目標は、美しさではなく正しい判断を保証することです。システムの精度は誤拒否率によって決まり、これは良品が不良品として分類される割合を示します。システムの設定が厳しすぎると良品が拒否され、オペレーターは誤った測定アラームに常に中断されます。逆に設定が緩すぎると不良品が検出されません。.

欠陥に応じたルールベース、ゴールデンサンプル、またはAIビジョンマッチングの手法

すべての欠陥が同じ解決策で最もよく検出されるわけではなく、手法はステーションのコストと信頼性を左右します。寸法的で明確に定義された問題の場合、例えばリベットが正しい位置に固定されているか、接点が必要な寸法を満たしているかを確認する場合は、ルールベースの測定が最適な技術です。これは迅速で理解しやすく、決定には数値と公差があるため容易に検証可能です。ゴールデンサンプル比較は、単一の測定では定義が難しいが、既知の良品に対して相対的に認識しやすい特徴、例えば組み立てられたポストの外観の測定に適しています。深層学習ビジョンは、通常のルールでは効果的にカバーできない極端な表面欠陥、斑点、または変動する欠陥など最も難しい課題に適用され、例から不良品と良品の境界を学習します。実際の生産では、これらの技術の組み合わせが一般的であり、単純なパラメータの測定などの簡単なチェックは古典的な方法で解決し、曖昧な問題にはMLモデルを使用します。すべての学習技術は処理と調整を必要とするため、単純な方法で回避できる場合はそれが望ましいです。.

ビジョン検査と機能試験の能力の境界を明確にする必要があります。ビジュアル検査はユニットの外観を評価し、部品が存在するか、正しい位置にあるか、損傷がないか、適切に配置されているか、正しく識別されているかを判断します。しかし、ビジュアル検査はブレーカーが要求される値でトリップできるかどうかや高電圧試験に耐えられるかどうかの情報は提供しません。これらの問題は、負荷をかけて試験対象部品の挙動を理解できる機能的および電気的試験装置によって対処されます。最も効率的な企業は、ビジュアル検査で目に見える機械的欠陥を取り除き、視覚的欠陥のない機器に対して高価な試験プロセスを適用するために、両方のプロセスを連続的に使用しようとします。機能検査の代わりにビジュアル検査を使用するのは誤ったアプローチであり、両者は異なる欠陥を検出し、プロセスの異なる段階で使用されます。.

電気製造業者に提供する自動化されたビジュアル検査の利点

ビジュアル検査からのROIは多くの面で顕著です。まず第一に、問題が発生した工程で機械が検出するため歩留まりが向上します。逃避率が減少し、返品される製品が少なくなり、保証請求の対応も減ります。スループットは、ビジョン検査が通常の製造プロセスと同時に実行されるため、手動検査の必要がなくなり増加します。手作業は繰り返しの検査からより複雑な作業に再配置され、インド、トルコ、ブラジルへの輸出業者にとって重要なのは、すべての検査が記録され、各製品に必要な報告書が提供されることです。.

逃避欠陥のコストを考えれば、財務的利益は容易に理解できます。供給段階で誤って位置決めされた部品を見逃すと、再供給のコストだけで済みますが、最終段階で欠陥を検出すると複数の部品の修理が必要になり、欠陥が顧客に届いた場合は多大な財務損失と企業の問題が発生します。ビジュアル検査は欠陥検出プロセスを上流に移動させ、可能な限りコストを抑えるため、大量生産メーカーはこれを追加の改善ではなくコアシステムと見なしています。.

自動化されたビジュアル検査システムの仕様方法

適切なビジョンを選択するには、事前に設備サプライヤーと明確なコミュニケーションを取る必要があります。見積もりを依頼する前に、以下の点について情報を提供できるよう準備してください。.

① 欠陥リスト。どの欠陥を検出したいですか？欠陥を検出するために必要な欠陥リストを実際の例とともに提供してください。欠陥を認識するための訓練がされていなければ、どのシステムも正常に機能しません。.
最小特徴サイズ。最小の欠陥がカメラの解像度と光学系を決定します。.

② サイクルタイム。稼働時間に基づいてペースを確立します。タクトタイムは、カメラが画像をキャプチャし、情報を処理し、検査結果を決定する速度を定義します。.

④ 製品の種類。複数の製品セット、種類、または名称を生産する場合は、レシピに基づく切り替えをサプライヤーに提供させてください。.

⑤ 許容可能な誤検出率。必要な照明設計と閾値キャリブレーションを定義するために、許容可能な誤検出レベルを特定します。.
照明と周囲環境。銀色仕上げ、黒いケース、光沢のあるラベルは具体的な照明要件をもたらします。.

⑥ 情報と追跡。ログに記録する情報、結果とバーコード間の接続方法、その他の接続を特定します。.

⑦ 統合と除去。不良品を除去し、良品を継続させるプロセスを定義します。.

避けるべき一般的な落とし穴

ビジョンの失敗のほとんどは、完全に回避できた数少ないミスによるものです。最初は、より高解像度のセンサーでも暗いシーンは変えられないため、照明に投資すべきところをカメラに投資してしまうことです。二つ目の一般的なミスは、不明確な欠陥リストに基づいてビジョンを定義し、誰も言及しなかった欠陥をなぜ見つけられなかったのか疑問に思うことです。三つ目のミスは、切り替えを見落とし、独立して20製品を稼働できるラインが切り替えのたびに手動で教えなければならなくなることです。四つ目は、誤検出率を後回しに扱い、優れたシステムであってもオペレーターが使用時に無視するようになることです。最後に最も広く見られる例は、ビジョンをプロセスの最後に取り付けることであり、ビジョンチェックポイントをプロセスに統合することではありません。.

ラインに検査を組み込む、上に載せるのではなく

長年にわたり、自動検査技術は低電圧電気製品メーカーにとって贅沢な追加装置から標準コンポーネントへと変化しました。適切なタイミング、すなわちフィーダー、組立ネスト、マーキングヘッドでビジョンを使用し、不良品が生産現場を離れるのを防ぐことで成功した生産者がいます。正しく行われれば、ビジョンは不良品を単に廃棄するだけでなく、全生産ラインのコンプライアンス維持に役立つデータを生成し、顧客が完全な追跡履歴付きで製品を受け取れるようにします。.

Benlong Automationは2008年からCCDと高精度ビジョンを用いた自動ビジョン技術を開発しており、フィーディング段階でのリベット検査や銀接点から始まり、組立とマーキング後の検査を完了し、すべての操作段階がMESシステムに自動的に記録されています。.
新しい生産ラインを確立する必要がある場合や、生産に自動ビジョンを導入したい場合は、喜んでお手伝いいたします。.