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

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。

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。