実例共有: 電子機器製造向け FATP 目視検査ソリューション

AIビジョン協働ロボットが7kgのアルミニウムインゴット搬送の課題を解決

背景と顧客ニーズ ある世界的なオートバイメーカーは、鋳造工程の原材料ハンドリング部門において大きな課題に直面していました。このラインでは、21層に積み上げられたアルミニウムインゴット（1本あたり7kg）を処理する必要がありました。クライアントは、高い人件費の解消と位置決めの精度向上を目指し、手作業を代替するロボットアームとAIビジョンを統合した自動化ソリューションを緊急に求めていました。 課題 労働強度と負傷リスク： 7kgの荷重を繰り返し持ち上げ、腰を曲げ続ける作業は、深刻な労働災害のリスクを伴い、人手不足も相まって大きな負担となっていました。視野（FOV）の制限： インゴットが長尺であるため、標準的なカメラレンズでは近距離からオブジェクト全体を1つのフレームに収めることができませんでした。複雑な積み方： インゴットは21層にわたって交互のパターンで積み重ねられており、表面の反射も相まって、従来のビジョンシステムでは奥行きや位置の検出が困難でした。コストの制約：クライアントは、高価な3Dカメラシステムに代わる、費用対効果の高い代替案を探していました。 ソリューション ハードウェアの制限をソフトウェアの能力で克服する、高性能なAIビジョンソリューションを導入しました。AIインスタンスセグメンテーション（3Dではなく2Dを活用）： 高価な3Dカメラの代わりに、AIインスタンスセグメンテーション技術を採用しました。ディープラーニングを通じて、システムは標準的な2D画像から積み重ねられたインゴットの輪郭と層を正確に識別し、ハードウェアコストを大幅に削減しました。独自のポジショニングアルゴリズム： FOVの制限に対応するため、長尺インゴットの「上端」と「下端」を個別に検出する専用アルゴリズムを開発しました。システムは自動的に中心座標を計算し、ロボットアームが重心を正確に掴めるようにします。  結果とメリット 生産性の向上： 1台のロボットアームで4つのパレットをカバーするワークスペースをサポートし、1時間あたり100本のインゴット処理レートを達成しました。費用対効果の高い導入： 高価なハードウェアを高度なAIアルゴリズムに置き換えることで、設備投資額を大幅に抑制することができました。負傷ゼロの職場： 自動化によって重労働が完全に代替され、長期間の屈伸作業や重量物の運搬による労働災害のリスクが排除され、従業員にとってより安全な環境が構築されました。 結論 このケーススタディは、高度なAIソフトウェアがいかに物理的なハードウェアの限界を効果的に克服できるかを示しています。精密なアルゴリズムとコスト効率の高い2Dビジョンソリューションを通じて、アルミニウムインゴット処理の複雑な課題を解決しただけでなく、生産効率と職場環境の安全性の両立を実現しました。

導入事例：AIビジョン搭載協働ロボットが7kgのアルミインゴット搬送の課題を解決

背景とお客様のニーズ 国際的に有名なオートバイメーカーは、鋳造工程における原材料の搬送部門で大きな障壁に直面していました。このラインでは、21段に積み重ねられたアルミインゴット（1本あたり7kg）を処理する必要がありました。同社は、人手不足と高い人件費の解消、および位置決め精度の向上を目的として、ロボットアームとAIビジョンを統合した自動化ソリューションを早急に求めていました。 課題 労働集約性と労働災害リスク： 7kgの荷重を繰り返し持ち上げ、継続的にかがむ動作は、深刻な労働災害リスクをもたらしており、さらに人手不足がその状況を悪化させていました。視野の制限： インゴットが長いため、標準的なカメラレンズでは近距離で対象物全体を一度のフレームに収めることができませんでした。複雑な積み重ね： インゴットは反射しやすい表面を持ち、21段にわたって交互に積み重ねられていたため、従来のビジョンシステムでは深度と位置の検出が困難でした。コストの制約： お客様は、高価な3Dカメラシステムに代わる費用対効果の高い代替案を求めていました。 ソリューション 当社は、ソフトウェアの能力を活用してハードウェアの限界を克服する、高性能なAIビジョンソリューションを導入しました。 AIインスタンスセグメンテーション（3Dではなく2Dを活用）： 高価な3Dカメラの代わりに、AIインスタンスセグメンテーション技術を利用しました。ディープラーニングにより、標準的な2D画像を使用して積み重ねられたインゴットの輪郭と層を正確に識別し、ハードウェアコストを大幅に削減しました。独自のポジショニングアルゴリズム： FOVの制限に対処するため、長いインゴットの「上部」と「下部」の端を個別に検出する専用アルゴリズムを開発しました。システムが自動的に中心座標を計算し、ロボットアームが重心を正確に把持できるようにしました。  成果とメリット 生産性の向上： 1台のロボットアームで4つのパレットをカバーする作業領域をサポートし、1時間あたり100本のインゴットの搬送を実現しました。費用対効果の高い導入： 高価なハードウェアを高度なAIアルゴリズムに置き換えることで、設備投資を大幅に削減しました。労働災害ゼロの職場環境： 自動化により重量物の運搬を完全に代替し、長期間のかがみ込みや荷重負荷による労働災害のリスクを排除し、従業員にとってより安全な環境を構築しました。 まとめ 本事例は、高度なAIソフトウェアが物理的なハードウェアの限界をいかに効果的に克服できるかを示しています。精密なアルゴリズムと費用対効果の高い2Dビジョンソリューションを通じて、アルミインゴット搬送の複雑な課題を解決しただけでなく、お客様の鋳造工程において、生産効率と職場の安全性の両方でWin-Winの状況を実現する支援をしました。

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。