焼結アーク磁石検査アプリケーション

アーク磁石はモーターや発電機の重要な部品です。このアプリケーションは、焼結工程後のアーク磁石の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?

アーク磁石は、脆い材料であること、そして微粉末の成形と焼結の難しさから、製造上の欠陥が生じやすい傾向があります。一般的な欠陥には以下のようなものがあります。

欠陥	説明	結果
クラック	材料の加熱と冷却に伴う熱応力によって材料に生じるひび割れ	構造上の欠陥、耐久性の低下、磁気性能の低下
気孔	焼結前の粉末の充填不足や閉じ込められたガスによる磁石内の空隙の存在	機械的強度の低下、磁気性能と信頼性の低下
スクラッチ	磁石表面の線状の跡または溝	耐食性の低下、磁力低下の可能性
寸法の不正確さ	温度変化による収縮差により磁石が変形し、所定の寸法から外れる可能性がある	取り付けと組み立てに問題があります。正確な位置合わせが重要な場合は、誤動作が発生する可能性があります。
含まれるもの	磁石内に閉じ込められた異物	ひび割れのリスクが増大する；磁場の均一性が損なわれる可能性がある；磁力の強度が低下する可能性がある

これらの欠陥はアーク磁石の機能を著しく損なう可能性があり、モーターなどの重要な用途ではコスト増と危険につながる可能性があります。アーク磁石の欠陥を早期に特定することは、磁石が最終製品に組み込まれた後に問題に対処するよりも費用対効果に優れています。

しかし、これらの欠陥は検出が難しい場合があります。アーク磁石の表面が光を反射し、欠陥が隠れてしまう場合があるからです。また、多くのアーク磁石の欠陥は微細で、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。

アーク磁石には曲面があるため、画像が歪んだり欠陥が隠れ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アーク磁石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、要求される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 この検査は、他のソリューションでは検査できない焼結アーク磁石を効果的に検査します。

まず、 OptiX 撮像システムがアーク磁石を照射して撮像します。そして CorteX Central AIプラットフォームは欠陥と寸法について学習し、最終的にそれらのAIモデルは CorteX Edge 欠陥や寸法の不正確さをインラインで検出し、分類する推論システム。

なぜ焼結アーク磁石検査に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、ソフトウェアによってアーク磁石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し、反射率の高いアーク磁石の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、アーク磁石の曲面にある極めて微細な欠陥にも影を落とし、視認性を高めます。

CorteX は、深度コンポーネントを含むランダムで複雑な欠陥を正確に検出します。 2.5D機能は、特に深度成分を含むひび割れや表面の凹凸を検出する際に重要な深度検出を実現します。位置と方向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、スクラップや製品の無駄につながる誤検知を削減します。

CorteXは特徴の寸法を測定する 部品が寸法仕様に準拠し、許容誤差範囲内で製造されていることを確認します。

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 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 システムへの統合を通じてシームレスに伝達します。

使用するメーカー UnitX 焼結アーク磁石の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、付加価値が付加される前に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、アーク磁石の製造スループットを向上

UnitX 検査例の詳細

この例では、アーク磁石のさまざまな表面欠陥を検査しました。

イメージング

まず、使った OptiX アーク磁石の画像を取得し、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 アーク磁石を複数の角度から撮影し、曲面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できます。

AI学習

次に、 CorteX Central モデルをトレーニングするため、円形の凹み、穴、傷、へこみ、摩耗という5種類の表面欠陥のラベルを作成します。

次に、撮影した画像から5つの欠陥にラベルを付けました。 OptiXわずか数枚の画像を使用して、各欠陥をトレーニングします。

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 新しいアーク磁石の表面欠陥を検出し、5 つの欠陥を正確に検出して分類できるようになりました。