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目視では見逃しやすい微細なキズや擦り傷をAIが自動検査。品質向上と検査工数削減を実現します。
製品や部品の表面をカメラで撮影し、キズ、打痕、欠け、汚れ、変色などの外観不良をAIで判定します。 対象物の材質、表面状態、形状、不良の種類に応じて、カメラ、照明、撮影角度、AIモデルを設計します。 検査員による目視確認の負担を軽減し、判定基準の安定化を支援します。 【こんなお悩みに】 ・キズ検査を目視で行っている ・微細な傷の見逃しを減らしたい ・不良流出を防ぎたい ・検査品質を標準化したい ・外観検査を自動化したい
複雑な形状に対応する方法や、外観検査の照明選定についてもご紹介！
高い検査基準、不良品流出防止が求められる外観検査において、もはや 画像処理による全数自動検査は不可欠となりつつあります。 外観検査は、傷、汚れ、バリ、欠け、打痕検査など様々な項目があり、 製品の機能、性能、さらには美観を損ねるなどの不良要素を排除するために 非常に重要です。 今回は、これらの外観検査を画像センサで行なう場合に必要な選定項目に ついて、キーエンスの画像センサCV-3000シリーズの実績を例に解説いたします。 外観検査を画像センサでご検討される上で、ポイントとなる項目やテクニックを 簡潔かつ具体的にご紹介いたしますので、是非ご検討の際にはご活用ください。 ※記事の詳細内容は、PDFより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
