事例共有: 協働ロボットによる自動車組み立て検証の強化

事例共有: 協働ロボットによる 基盤 接着剤の自動検査

背景と顧客のニーズ 電子機器の製造では、基盤 がはんだ付け機に入る前に接着剤の正確な塗布を確実に行うことが、製品の品質にとって重要です。塗布の欠陥が製品の故障につながる可能性があるため、顧客は接着剤の塗布の正確さを確認するための自動検査システムを必要としていました。 接着剤がディスペンシング機の前面に塗布された後、不完全な塗布、漏れ、ビデオ メモリ コンポーネントとの意図しない接触などの問題が発生する可能性があり、検査が必要になります。以前は、検査は手動の監視に依存していましたが、これは人間の疲労、不一致、追跡可能な検査データの欠如を引き起こしがちでした。 課題 手動検査の制限: オペレーターはプロセスを常に監視する必要があり、疲労や誤判断のリスクが高まりました。スタッフの離職率が高い: 検査員によって基準が異なるため、標準化が困難でした。追跡可能性の欠如: 手動検査では画像の保存やデータの追跡ができず、生産管理が複雑になります。ソリューションと主要技術 テックマンロボットのコボット アームは、高度なビジョンと AI 分類技術を統合して、接着剤塗布の正確な検出を保証する自動検査ソリューションを提供しました。上記の欠点を効果的に解決し、自動化されたワークフローを実現します。 イメージングと検出 TM AI Cobot は、はんだ付け機の工程前に 基盤 への接着剤塗布を検査するために導入されましたコボット アームは正しい塗布と間違った塗布を検出し、「OK」(接着剤が適切に塗布されている) と「NG」(接着剤が不足または誤って塗布されている) を区別しましたすべての画像と検査結果は、追跡可能性と工程の最適化のためにデータベースに記録されました AI モデルのトレーニング トレーニング時間: 約 10 分使用される AI 機能: AI 分類データセット サイズ: OK サンプル画像 130 枚、NGサンプル 画像 80 枚OK 製品: 検査に合格し、次の製造段階に進みますNG 製品: 再作業のフラグが付けられ、不良品が工程に進まないようにします パフォーマンス 検査速度: 108 の視覚タスクがわずか 30 秒で完了し、効率が大幅に向上しました99.9% の検査精度を達成誤報率 0.1% 未満過剰率 0.1% 未満 アプリケーション シナリオ 基盤がはんだ付け機に入る前に接着剤の塗布を自動検証製品の欠陥を防ぐための接着剤の不足または誤った配置の特定品質管理のための自動データ収集によるリアルタイム検査  利点 精度と一貫性の向上検査プロセスを自動化することで人為的エラーを排除。AI 分類で 99.9% の精度を達成し、欠陥のない製品を保証。 効率の向上完全に自動化された検査により、手動オペレーターへの依存が軽減。処理時間が大幅に短縮され、生産速度が向上しました。 トレーサビリティの向上AI を利用した検査により、品質管理のためにすべてのテスト結果と画像が保存されました。バーコード読み取りとシリアル番号追跡により、効率的な生産監視が可能になりました。 結論 コボットは、スマートオートメーション、AI 駆動の分類、高度なビジョンテクノロジーを統合することで、基盤 接着剤ディスペンシング検査を変革しました。このソリューションは、精度と効率性を向上させるだけでなく、貴重なトレーサビリティデータも提供し、製造基準の向上と運用コストの削減を実現します。この事例では、メーカーが AI を活用して生産ラインを最適化し、優れた品質管理を維持する方法を示しています。

事例共有: PCB の FA FVI 破損部品検出

背景と顧客のニーズ 電子業界の製造ペース速い世界では、パッケージング前の製品の品質を確保することが非常に重要です。大手顧客は、プリント回路基板 (PCB) 上の破損または欠落した部品を高精度かつ効率的に検出するソリューションを必要としています。手動の検査方法では生産ニーズに対応するのが難しく、小さな欠陥を見落とすことが多かったです。 課題 小さな異常の検出: 人間の検査員は、PCB 上の小さな欠陥を一貫して特定することが困難でした。大量生産: 生産サイクル時間に合わせて、迅速でスケーラブルな検査が必要でした。労働集約型プロセス: 手動検査への依存により、コストが増加し、不一致が生じました。 ソリューションと主要テクノロジー テックマンロボットの TM AI Cobot は、高度な画像処理と AI 分類テクノロジーを統合した包括的な自動化ソリューションを提供しました。 イメージングと検出 Eye-in-Hand (EIH) カメラにより正確な位置決めが可能になり、外部カメラにより多点目視検査が可能になり、複数の角度から画像キャプチャを実行してすべてのコンポーネントが正確に検査されるようにしました。画像は AI モデルを使用して分析され、部品が合格 (OK) または不合格 (NG) に分類されました。 AI モデルトレーニングのトレーニング 分類 AI を活用して、70 枚の画像 (40 枚 OK、30 枚 NG) のデータセットを使用してシステムをトレーニングしました。トレーニング時間はわずか 15 分に短縮され、生産要件の変更に迅速に適応できるようになりました。 自動化されたワークフロー OK 製品: 自動的に次のステーションに送られます。NG 製品: 識別され、コボット アームが不良部品を専用のサイクル エリアに取り出して次の処理を行います。結果は AOI エッジで計算され、ロボットに送信され、ロボットが意思決定を実行してシームレスな生産フローを実現します。  アプリケーション シナリオ 梱包前に欠品や破損した部品を検出プロセスの早い段階で小さな異常を特定することで製品の品質を確保 メリット 精度の向上検査精度率 99.99% を達成。誤報と過剰検査率が 1% 未満に低下し、信頼性を確保。 効率の向上自動化により検査速度が向上し、人員要件が 50% 削減されました。高速検査が生産サイクル タイムとシームレスに連携。コスト削減手作業への依存度が低いため、運用コストが最小限に抑えられ、一貫性が向上しました。  結論 TM AI Cobot を使用した部品検出ソリューションは、スマート オートメーションが検査プロセスをどのように変革するかを示しています。AI による分類と精密な視覚技術を組み合わせることで、このケースは、メーカーが現代の生産ラインで比類のない効率、精度、コスト削減を実現する方法を示しています。

事例共有: AI を活用したビジュアル検査によるファン印刷の品質管理の改善

クライアント幅広い製品に高品質のカスタム印刷ソリューションを提供することに注力している台湾の大手印刷会社。 アプリケーション印刷されたファン製品の自動ビジュアル検査。 課題印刷会社は、特に印刷されたファンの検査において、生産ラインで重大な評価課題に直面していました。積み込みと積み下ろしのプロセスは半自動ですが、検査は依然として手作業であり、品質管理の非効率性につながっています。主な問題は次のとおりです: 一貫性のない手作業による検査: 既存の検査プロセスは人間の検査員に依存していたため、小さな偏差やあいまいな欠陥を検出することが困難でした。人間の検査員は疲れやすいため、手作業によるプロセスは時間がかかり、困難でした。その結果、不適合製品が時折見逃され、顧客からの苦情につながり、ブランドの評判と生産品質に悪影響を及ぼしました。不良な接着剤と位置ずれ: ファンに印刷された材料は、時々正しく接着されなかったり、位置ずれしたりして、欠陥が発生しました。 解決策これらの課題を克服するために、TM AI Cobot が導入され、TM5-900 コボット モデルを使用して AI を利用した目視検査ソリューションを実行しました。このセットアップは、検査プロセスの自動化と精度の向上を目的として設計されました。  印刷されたファンの AI 強化目視検査このソリューションでは、セマンティック セグメンテーション機能と組み合わせたコボットを使用して、欠陥を正確に特定しました。システムは次のように機能しました。 自動検査プロセス:ファンはコンベア上に置かれ、センサーがカメラをトリガーして AI ベースの分析用に画像をキャプチャしました。ファンの横にある円形のライトが最適な照明条件を確保し、システムは接着剤の不具合や位置ずれなどの欠陥を正確に検出できました。効率的な検出とフィルタリング: AI 検査を使用することで、効率が 5 倍向上し、リコール率は 100% になりました。エリアとスコアのしきい値に基づくフィルタリング メカニズムにより、誤検知が最小限に抑えられ、正確で信頼性の高い欠陥検出が保証されました。一貫性のある高速処理:各ファンは約 0.5 秒で検査され、一貫したサイクル タイムが維持され、全体的な効率が向上しました。協働ロボットの検査プロセス  結果テックマンロボットの AI 視覚検査ソリューションを導入したことで、クライアントは大幅な改善を実現しました。主なメリットは次のとおりです。 検査精度の向上: 精度とリコール率の向上により、すべての欠陥製品が効果的に識別され、欠陥ある製品が顧客に届く可能性が減りました。運用効率の向上: 検査プロセスを自動化することで、ファン 1 台あたり 0.5 秒という一貫したサイクル タイムが実現し、品質管理が合理化され、手作業の必要性が最小限に抑えられました。ブランド評判の向上: 欠陥を減らし、製品の高品質を維持することで、クライアントは顧客満足度を高め、ブランドの評判を守ることができました。 このコラボレーションにより、印刷会社は品質管理の課題にうまく対処し、印刷業界における効率的で信頼性の高い検査ソリューションのベンチマークを確立しました。