ベアリング加工検査アプリケーション

ベアリングは摩擦を低減するため、自動車のスムーズで効率的な動きに不可欠です。このアプリケーションは、機械加工後のベアリング検査に焦点を当てています。

‍どのような製造上の欠陥が発生しますか?

ベアリングの製造中に、次のようないくつかの欠陥が発生する可能性があります。

欠陥	説明	結果
表面の欠陥	ひび割れ、傷、穴、空洞などのベアリング表面の凹凸	摩擦と摩耗の増加、耐荷重の低下、ベアリングの故障の可能性
熱による損傷	ベアリング材料が硬くなりすぎて脆くなる	構造的完全性が損なわれ、ベアリングが故障する可能性がある
寸法の不正確さ	コンポーネントが指定されたサイズ要件を満たしていません	部品間の不適切なフィット、摩擦と摩耗の増加、耐荷重の低下
汚染/混入物	製造中にベアリング材料に埋め込まれた異物	弱点：ベアリングの故障の可能性

これらの欠陥は、ベアリングの性能、耐久性、安全性に影響を与えるため、メーカーは欠陥を防ぐために品質管理対策を実施する必要があります。

しかし、これらの欠陥は検出が難しい場合があります。ベアリングの金属表面が光を反射し、欠陥が隠れてしまう場合があるからです。また、ベアリングの欠陥の多くは微細で、特に背景とのコントラストが低い場合は画像化が困難です。従来のマシンビジョンシステムでは、鮮明な画像を取得し、実際の欠陥、反射面、そして背景を区別することが困難であり、最終的には欠陥を見逃したり、誤って不合格と判定したりすることがあります。

ベアリングには、曲面、レース、転動体などの複雑な形状があり、従来のマシンビジョンでは正確に捉えるのが困難です。

大量生産環境では、生産速度を維持するためにベアリングを迅速に検査する必要があります。従来のマシンビジョン製品では、必要なサイクルタイムに対応できない場合があります。

ソリューション

UnitXさん AI-powered この検査では、他のソリューションでは検査できない機械加工されたベアリングの欠陥を効果的に検査します。

まず、 OptiX 撮像システムがベアリングを照らし、画像化する。そして CorteX Central AIプラットフォームは機械加工の欠陥について学習し、最終的にこれらのAIモデルは CorteX Edge インラインで欠陥を検出し分類する推論システム。

あるいは、既存の画像システムをお持ちの場合は、CorteX AIのみを使用することもできます。例えば、ベアリング材料に埋め込まれた介在物などのベアリング内部の欠陥を検出したい場合、CorteX AIのみを導入し、既存のX線スキャナーやCTスキャナーと統合することで、欠陥検出能力の向上を迅速に実現できます。

なぜ機械加工ベアリングの検査にUnitX？

OptiX 反射率を最小限に抑えながら欠陥の視認性を最大限に高める優れた画像を提供します。 32個の独立制御可能な照明光源を備え、ソフトウェアを介して金属ベアリング表面や様々な欠陥に合わせて最適化できます。コンピュテーショナルイメージング機能により、複数ショットを撮影し、反射率の高いブッシング表面に起因するホットスポットを排除できます。また、照明ドーム設計により、非常に鋭角な入射角で光を照射できるため、非常に微細な欠陥にも影を落とし、視認性を向上させます。

CorteX はランダムで複雑な欠陥を正確に検出します。 位置と向きのばらつきを自動的に正規化し、ピクセルレベルまで欠陥を認識します。これにより、不良品や廃棄につながる誤検知を削減します。

CorteXは、AIモデルの高速開発、展開、反復をサポートします。CorteX AI モデルはサンプル効率が高く、新しい欠陥の種類をトレーニングするのに数枚の画像のみが必要です。

UnitX 収量を最適化します。 CorteXでは、品質基準を調整し、変更を生産段階に導入する前に歩留まりへの影響を視覚化できます。すべての検査データは単一の中央プラットフォームで参照できるため、製造業者はプロセス改善の余地を分析し、特定することができます。

UnitX 迅速な100%インライン検査を提供します。 OptiX 明るいLEDと1m/秒の高速飛行撮影速度を備え、高速撮影が可能です。そして CorteX Edge 高速推論速度 (最大 100 MP) をサポートし、OK/NG の決定を迅速に出力し、その決定をすべての主要な PLC、MES、FTP システムに統合してシームレスに伝達します。

使用するメーカー UnitX ベアリング加工検査を自動化することで、次のことが可能になります。

自動車の信頼性、性能、安全性に影響を与える品質漏れを防止します
従来のマシンビジョンでよくある誤検出率を最小限に抑え、製造プロセスの早い段階で欠陥を特定することで、スクラップを削減します。
生産および品質データを分析してプロセス改善の機会を見つけ、歩留まりを向上します。
生産速度に合わせて検査を自動化し、ベアリング製造のスループットを向上

UnitX 検査例の詳細

この例では、機械加工工程で生じた傷が金属ベアリングにないか検査しました。

イメージング

まず、使った OptiX ベアリングの画像を撮影し、不良品と正常品の両方を確実に撮影できるようにしました。 OptiX ベアリングを複数の角度と位置から撮影し、外輪、内輪、ケージなど、ベアリングのあらゆる部品の欠陥を検出できるようにしました。 OptiXのソフトウェア定義照明を使用して、微妙な欠陥を最もよく捉えるさまざまな照明パターンと入射角を設定します。

AI学習

次に、 CorteX Central モデルをトレーニングするために、傷の欠陥のラベルを作成しました。

次に、撮影した画像に傷の欠陥をラベル付けしました。 OptiXわずか数枚の画像を使って学習します。 UnitX同じ一般化ネットワークで、用途に応じて複数の部品タイプで同じ欠陥を検査できます。そのため、この例では、すべてのバリエーションについて学習する必要はありませんでした。 OptiX イメージング。

CorteX のユーザーフレンドリーなインターフェースと、AI モデルのトレーニングに必要な画像数が少ないため、ラベル付けとトレーニングを完了するのに数分しかかかりませんでした。

‍検出

その後、これらのAIモデルを CorteX Edge 新品ベアリングの傷を検出し、正確な検出と分類が可能になります。