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
Techman Robot 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。
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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。
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AI モデルのトレーニング
- 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。
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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
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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。
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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。
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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。