2020年03月02日

パッキンの自動画像検査いよいよ運用開始!

2018年7月に『統計解析とAI ~画像認識による自動検査への活用~』とブログに書いたアイデアを、1年かけて精緻化し、経済計算ではとても投資・回収ができないので、「ものづくり補助金」に応募して採択通知が届いた2019年7月に、パーツフィーダー、コンベア、画像診断カメラ、その全体を制御する設計を受け持つそれぞれのメンバーに集まっていただき、システム開発をスタートしました。
検査対象の製品(ワーク)は、数ミリ厚のゴムスポンジシートをプレス機で型抜きしたパッキンです。50円玉くらいの、小さくて、薄くて、軽くて、柔らかくて、静電気でくっつきやすいハンディを持っており、当業界に詳しい方からは否定的な意見をいただきましたが、却って挑戦する気持ちが高まりました。

・パーツフィーダーにワークを供給する”ホッパー”に静電気除電装置を付け、
・S社製の垂直、水平両方向に振動するデュアルモーション方式のパーツフィーダーを地元企業のM精機にカスタマイズをお願いし、特殊塗料を塗ることで最後のワーク1個まで滑らかに出口まで運ばれ、
・そのパーツフィーダーの出口からワークが1個コンベアに落ちた後、次の2個目のコンベアにワークが落ちる間に、M社製のコンベアが秒速60センチの高速で回ることで、ワークの重なりを防ぎ、
・K社製の画像診断カメラがミリ秒の精度で撮影し、OK/NGの信号をシステムに送ります。
・これらのパーツ機能の全体制御する設計・開発を名古屋で一流の設計屋さんが引き受けていただいたことで、完成することができました。 
ワールドカップで善戦したラグビーのように「ONE TEAM」となってはじめて出来上がったありがたさに感激しました。

異品が混入していないか、ピンホールやバリの不具合はないか・・人間の目と指による検査は1秒当たり2個がせいぜいですが、このシステムでは2倍近くまでできます。 
また、「しきい値」を登録しておくことで、良品/不良品の判定のばらつきがなくなります。さらに、私の一番の開発動機になりますが、高齢化が進む内職さんにずっと頼る状況を大きく改善でき、”不良品を見逃したのではないか”という内職さんの心配も払拭できるようになります。  
                                                                     
なお、良品/不良品をカメラ装置に学習させるには  
(1) 製品の形・寸法、ピンホールの大きさなどを数値として登録して診断させるやり方
(2) 良品(不良品)を大量に画像入力し、それ以外を不良品(良品)とするやり方
のどちらも機能的にはできるのですが、入力負荷が小さく、自動診断の立ち上げが早くできる(1)の方式を採用しております。
今後、AIを活用した(2)の方がいいケースも出てくると思います。
1個当たりのパッキンは1円を切るような安価なものも多いのですが、1品番でひと月に百万個を超えるものもあり、されどパッキン・・・にこだわって、                                                     
不良品を1個たりとも流出させないよう、品質と信頼性を高めるべく、アサ倉工業は、これからも進取の精神を持って、変化し挑戦してまいります。
 




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