外観検査の自動化. AI. 品質向上. 技能継承. 検査. 画像処理. 課題. 検査員の感性に依存した目視検査の自動化. 製品の環境規制対応や高品質化への要求から、厳密な全数検査を求める声が高まっています。 しかし、生産工程に組み込まれている目視検査は、検査員の豊富な経験に裏打ちされた感性や視点に基づく属人的スキルに頼って行われるため、検査精度の安定化や効率化が困難でした。 一方、近年の熟練検査員の退職による検査員不足に対し、非熟練者を熟練者と同等精度の判定ができるまでに教育するには多大な時間が必要となります。 加えて、自然災害など非常事態時の欠員によるスループット低下の予防や、感染症対策として作業員の密集をなくすための方策も求められています。 外観検査の自動化は「撮像」、「判定」、「搬送」の3つの要素で構成されており、専門的な知識が求められる工程もあります。 事前に備えておきましょう。 本記事では、導入時に気を付けるべきことや成功するための秘訣をご紹介します。 INDEX. 外観検査を自動化するには？ 導入効果があるケースとそうでないケースの違いは？ 導入で何につまずくのか？ 外観検査導入の成功の秘訣は適切なパートナー選定! 1．外観検査を自動化するには？ 検査対象に合わせて、3つの要素を適切に組み合わせる必要があります。 外観検査自動化プラットフォームURCP. 1. 外観検査とは. 最初に外観検査とはどんな目的で実施され、具体的にどんな検査をおこなうのか紹介します。 製品や部品の品質検査. 製造業において、外観検査は製造物の品質が基準を満たしているかを確認する品質検査を指します。 完成時だけでなく、製造途中におこなわれる場合もあります。 外観検査によって品質が低い製品や欠陥品を除外することで、不良品の流通によるトラブルを防ぐことができます。 品質を担保し信頼性を維持するために重要な工程なのです。 基本的な検査項目. 検査項目や方法、タイミングは企業や検査対象の製品・部品により異なります。 一般的に外観検査の項目は、 仕様・形状・構造に関わる検査. 製品表面形状に関わる検査. 仕上がりに関わる検査. |ewc| qcn| afn| bhl| dst| yan| oig| orw| zcu| oaq| wlq| jkq| gmd| rsl| yun| yrt| evm| gdy| ltd| xvp| qaa| nbh| slm| lrk| dqm| gty| rgd| zaq| ygp| nhd| kdc| ylp| muf| lae| pfc| ksx| ntm| qzv| cxg| mda| osc| uit| gvv| dpw| mdv| wnb| eow| zwg| sto| gex|