スピーカー組立におけるねじの検査：AI検査の導入で品質管理を強化

棚の一つ一つに微調整は一切不要：AMRと連動したピックアンドプレース動作を簡単かつ高精度でコピー可能に

アプリケーション内容と顧客ニーズ 自律搬送ロボット(AMR)とロボットアームを組み合わせたアプリケーション(MOMA)ではピックアンドプレースをする保管棚の一つ一つに位置決めの基準となるTM Kandmarkを貼り付けます。このTM Landmarkを基準として製品のピッキングするロボットの動作をティーチングすれば理論上は1回の教示作業で全ての棚でピッキングが可能になるはずです。 これまでの技術的な課題 しかし、実際には貼り付けるランドマークを寸分違わず同じように貼り付ける事や貼り付け側の棚がすべての箇所で全く同じ平面をしているということはあり得ません。  こうした僅かなズレでも、ロボットアームが実際にティーチングされた場所に動く際のズレの原因となり、最悪は干渉・衝突が発生する可能性があります。これらを解決するためには結局すべての棚一つ一つに対して微調整をする必要があり、ティーチングに大きな時間と労力が必要でした。 TECHMANのソリューション この解決策としてTechman RobotはIntelligent Cloning Workflowという画期的なソリューションを導入しました。この方法では棚ごとにティーチングを微調整する代わりに、Landmarkを備えた専用の治具を使用します。この治具に対しての適切なピックアンドプレース位置を、ロボットアームに一度だけ教示すればよいのです。その後、ロボットアームは内蔵のスマートビジョンを使用し、元のスロットのLandmarkと治具のLandmarkの両方を撮影します。 TECHMAN ROBOTは両者の相対関係を自動的に計算し、手動で再教示することなく、ピッキング位置の座標を治具から次の棚の位置へとシームレスに移行できます。   効果とメリット このソリューションによって、ピックアンドプレースの誤差を±1mmの範囲内に抑えながら、ティーチングにかかる時間と工数を大幅に削減します。例えば100個の棚があった場合、従来の手動調整では、各箇所に10分かかり、合計で1,000分を要します。 対してIntelligent Cloning Workflowでは、最初の１か所にかかるティーチング時間は同じ10分、残りの99か所はロボットによる画像認識にそれぞれ1分しかかかりません。総導入時間は1,000分からわずか110分へと短縮され、時間を90%削減するとともに、人的ミスのリスクも大幅に低減します。 結論 TECHMAN ROBOT独自のIntelligent Cloning Workflowによって、従来の一つずつの手作業を共通化された工程に置き換え、大きな時間と工数のコスト削減に成功しました。このソリューションでは同じ場所で複数の形状・品種を扱うような複雑な作業においても、迅速かつ精密なコピーによって自動化導入を容易に実現できるようになります。

プラスチック製トップシールのAI検査：食品包装の安全性向上に貢献

アプリケーション内容と顧客ニーズ 日本の冷蔵・冷凍食品製造業界の大手企業は、さまざまな調理済みサラダを製造しています。包装の重要な工程の1つがトップシール工程です。食品の安全性、鮮度、衛生基準への適合を確保するには、シール部に食材が挟まっていないことが極めて重要です。 お客様は、シール部分に食材が時折挟まるという課題に直面していました。これは、液漏れ、汚染、お客様の不満につながるリスクをもたらしていました。そのため、以下を実現できる信頼性の高い検査システムが必要でした。 サラダ包装のシール端部への食材の侵入を検出する目視検査における人的ミスを最小限に抑えるさまざまな形状や色の食材に対応する生産工程を妨げず、生産効率を維持する これまでの技術的な課題 既存の人による目視検査にはいくつかの問題点がありました。 人の能力の限界：人手作業による検査には個々にばらつきがあり、特に疲労時や大量処理時に顕著でした。見逃し：タマネギなどの透明な食材は、目視で検出することが困難でした。トレーサビリティの問題：各シール部が確実に検査され、記録されたかどうかを確認するシステムがありませんでした。  これらの問題から、生産の速度を落とすことなく不良検出を自動化できる、AIを活用した画像検査システムの必要性が浮き彫りになりました。  TECHMANのソリューション これらの課題に対応するため、トオカツフーズ㈱はビジョンシステムを内蔵したTechman Robotの協働ロボットを使用し、AIを活用した検査システムを導入しました。 このソリューションには、以下が含まれます。 コンベヤー上部に設置したカメラで、シール済みの各サラダ包装の高解像度画像を撮影AI分類モデル：異物（シール部に挟まった食材など）の有無を検出するように学習させる 画像の撮影後、AIモデルはサラダの一部がシール領域に入り込んでいないかを即座に検査します。異物混入が検出された場合、システムはその包装をNGと判定しラインから直ちに除去できるようにしました。   AIモデルの学習 使用したAI機能：分類データセットの構成：OK画像：実際の製品を用いて食材の挟み込みがない正常画像を十分な枚数用意NG画像：トップシールに食材が挟まった例検査ノウハウ：検出精度向上のため、画像を４つの範囲に切り分けて学習します。  効果とメリット 人への依存を低減：AI協働ロボット導入による自動化によって人の疲労や個人差に起因するミスを最小限に抑え、検査の一貫性を確保出来るようになりました。リアルタイムの選別：NG製品を即座に識別し、生産の流れから即座に除去出来るようになりました。検出精度の向上：タマネギのような透明な食材も、人の目視による検査より安定して検出出来るようになりました。拡張性：同じAIベースの学習ロジックを、今後の類似した食品包装の場面にも適用できます。 結論 このトオカツフーズ㈱での導入事例では、AI協働ロボットTECHMANが食品製造の品質保証をどのように変革できるかを示しています。シール不良の検出を自動化することで、同社は消費者の安全性を確保するとともに検査工程を効率化し、食品業界における革新的な自動化に成功しました。

サーバーの出荷前最終検査：AI検査を導入して品質を向上

アプリケーション内容と顧客ニーズ 台湾のある著名な電子機器メーカーは、サーバーの大量生産を専門としています。出荷前の最終段階では、すべての製品について目視検査を行い、コネクター、結束バンド、キャップ、バッテリー、ケーブル配線、SSD、ねじなどの主要部品の有無、位置、状態を確認する必要があります。 従来、この工程は人の目視による検査に大きく依存しており、時間がかかるだけでなく、作業者の疲労によって検査結果にばらつきが生じていました。サーバー構成の複雑化が進むにつれ、不良の見逃し、品質のばらつき、コストのかかる手直しのリスクがさらに高まっていました。 このメーカーでは信頼性と拡張性に優れた検査システムを必要としていました。 複数の種類の部品に対して、一貫した外観検査を実施する人的ミスと検査時間を削減する納品前の品質を安定させる これまでの技術的な課題 検査の手順は標準化されていましたが、手作業による検査工程には、以下の主要な課題がありました。 疲労に起因するミス：長時間の集中力を要求される検査員は、疲労の蓄積と共に微細な問題を見逃すことがありました。一貫性の欠如：作業者ごとに判断が異なり、品質の安定性に影響していました。トレーサビリティの不備：検査結果を記録または追跡する体系的な方法がありませんでした。部品の複雑さ：部品や構成が多岐にわたるため、外観検査の標準化が困難でした。 これらの問題に対して、再現性のある精度を確保し、人手への依存を減らせる自動化ソリューションが必要でした。 TECHMANのソリューション 検査性能を向上させるため、このメーカーは、ビジョンシステムを内蔵したTM AI Cobotと、TM AI+ Trainerという強力なソフトウェアを使用した協働ロボットAI自動検査ソリューションを導入しました。 検査プロセス： 複数のサーバー部品のサンプル画像を基に、「OK」と「NG」のラベルを付けたデータセットを使用してAIモデルを学習させました。サーバーの画像を撮影した後、AIモデルが各領域（コネクター、バッテリー、結束バンドなど）を分類し、部品の有無、品番合否、異常の有無を判定します。NGが検出されると、システムは直ちにその製品を識別し、ラインから排出できます。  主な検査対象： コネクター、キャップ、結束バンドの検出バッテリーの有無とケーブル配線SSDとねじの有無の確認 AIモデルの学習 使用したAI機能：分類データソース：生産現場で直接撮影し、ラベルを付けた画像学習方法：分類済みの画像セットを用いた標準的な教師あり学習   効果とメリット 複数箇所の並列検出：複数の部品を同時に検査することで、サイクルタイムを短縮を実現しました。一貫性の向上：AIの導入により、作業者の練度や体調に左右されない均一な検査判断を実現しました。トレーサビリティの向上：情報追跡と品質保証分析のため、すべての検査結果をデジタルで記録可能になりました。品質の向上とアフターサービス上のリスクを低減：合格したサーバーのみが出荷工程へ進み、製品全体の品質向上に繋がりました。 結論 このメーカーでは、TM AI Cobotによる自動検査ソリューションとして導入することで、時間のかかる人による目視検査作業を、信頼性の高いAIシステムに置き換えることに成功しました。これにより、検査効率とトレーサビリティが向上しただけでなく、最終段階での製品品質も高まり、同社の優れたサーバー製造品質に対する信頼を強化し顧客満足向上に繋げました。