ギア加工検査アプリケーション

ギアは運動方向、トルク、速度を変える役割を果たすため、自動車の機能にとって不可欠です。このアプリケーションは、機械加工後のギア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?

ギアには次のようないくつかの製造上の欠陥が発生する可能性があります。

欠陥	説明	結果
クラック	歯車の歯にひびが入る。機械加工中に過剰な熱やストレスが原因となることが多い。	潜在的な失敗
表面仕上げの欠陥	ギア表面の傷、刻み目、へこみ、その他の凹凸	騒音の増加、効率の低下、摩耗の促進、潜在的な故障
気孔	金属材料内の小さな穴や空隙	ギアの歯の弱化、疲労の増加、潜在的な故障
寸法の不正確さ	歯形の誤差など、指定されたサイズ要件を満たしていない	ギアの噛み合い不良、ギアの歯にかかる負荷の不均一な分散、摩耗の増加、騒音の増加、潜在的な故障

これらの欠陥は、ギアの性能、耐久性、そして使用時の安全性に影響を与えます。メーカーは、機械加工プロセス全体を通して堅牢な品質管理対策を実施し、欠陥を早期に特定して対処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。ギアの鋼板表面が光を反射し、欠陥が隠れてしまう場合があるからです。また、多くの加工欠陥は微細で、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、誤って不合格としたりすることがあります。

大量生産環境では、生産速度を維持するためにギア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 検査では、他のソリューションでは検出できないギアの欠陥を効果的に検出します。

まず、 OptiX 撮像システムがギアを照らし、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、ギア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。

なぜギア加工検査に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搭載し、ソフトウェアによって鋼鉄ギアの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、複数のショットを撮影することで、反射率の高いギア表面に起因するホットスポットを排除できます。また、照明ドームの設計により、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、視認性を高めます。

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 ギア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。