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エレクトロニクス・テスト

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欠け・割れの検出とは?課題と対策・製品を解説

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外観・画像検査における欠け・割れの検出とは?

エレクトロニクス製品の製造工程において、部品や基板の外観に生じる微細な欠けや割れを、画像処理技術を用いて自動的に検出する検査手法です。製品の品質保証と信頼性向上に不可欠なプロセスであり、不良品の流出防止に貢献します。

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SPX-1000W
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『SPX-1000W』は、スマートフォンに擬装したデジタルビデオカメラです。

SONY製高解像度CMOSを搭載。細部まで描写する
高画質映像を本体内蔵メモリに記録します。

また、記録した動画や静止画は本体上で再生・表示することができる他、
Wi-Fi通信機能を使用したスマホ等へデータを取り出すことが可能です。

【特長】
■高い信頼性と安心感をもたらすタッチスクリーンの提供
■抜群の秘匿性能
■シンプルで確実な操作性能
■高性能カメラの採用
■大容量64GBメモリを内蔵
■豊富な録画機能を搭載

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

スマートフォン自動再商品化装置『C-DreAm』
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『C-DreAm』は、「データ消去」「機能検査」「外観検査」
「傷防止フィルム貼り付け」の完全自動化に成功した
スマートフォン自動再商品化装置です。

人手の作業と同様に、トレイに並べた端末をC-DreAmに投入、
ロボットに取り付けたカメラの画像認識によりトレイの端末との距離を認識、
端末を1台ずつ取り出しながら大きさや形状を判断し、iPhone、androidの
混流生産を実現しています。

また、AIを組み込んだ当社独自の画像認識によるグレーディングシステムでは、
キズや凹みなどをAIにより自動判定し、これまでに難しいとされてきた
キズのレベルを自動判定することができます。

【特長】
■消去から検査まで自動で商品化
■iPhone、androidの混流生産対応
■見えずらいキズもAIで高速6秒グレーディング
■お客様のニーズに合わせたカスタム製作に対応

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

ピンホール探知器『TO−5DP』
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『TO−5DP』は、フッ素樹脂など数百マイクロ以下の比較的薄い皮膜の
ピンホール探知に用いられるパワーの低い直流高電圧式の探知器です。

電子機器、精密機器等の薄い絶縁性皮膜のピンホール探知、欠陥検査に
有効です。

薄い皮膜の検査にご活用ください。

【特長】
■パワーが低い
■直流高電圧式
■電子機器、精密機器等の薄い絶縁性皮膜のピンホール探知、欠陥検査に有効

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

AI-Mesh搭載 実装基板外観検査装置『Summitシリーズ』
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『Summitシリーズ』は、自社開発ソフトウェア「メッシュマッチング」を
搭載した実装基板外観検査装置です。

画像に一律の大きさのメッシュを掛け、良品画像と検査画像の同位置を比較。
専門的なスキルが不要で短時間で設定完了できます。

【特長】
■作成管理が大変だった従来のパーツライブラリが不要
■柔軟性と高い検出精度の両立を実現
■AI-Meshによる自動検査設定機能搭載
■シンプル&コンパクト
■多品種少量生産の現場で効果を発揮

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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外観・画像検査における欠け・割れの検出

外観・画像検査における欠け・割れの検出とは?

エレクトロニクス製品の製造工程において、部品や基板の外観に生じる微細な欠けや割れを、画像処理技術を用いて自動的に検出する検査手法です。製品の品質保証と信頼性向上に不可欠なプロセスであり、不良品の流出防止に貢献します。

​課題

微細な欠陥の見落とし

人間の目視検査では、非常に小さく、あるいは複雑な形状の欠けや割れを見落としてしまうリスクがあります。特に、大量生産ラインでは検査員の疲労による見落としも懸念されます。

検査員のばらつき

検査員の経験や熟練度によって、欠け・割れの判断基準にばらつきが生じ、検査結果の一貫性が保てないことがあります。これにより、品質管理の精度が低下する可能性があります。

検査時間の長期化

複雑な形状や多数の部品を持つ製品の場合、全ての箇所を詳細に検査するには多くの時間を要します。生産ラインのボトルネックとなり、生産効率の低下を招くことがあります。

コストの増大

熟練した検査員の確保や、多数の検査員を配置するための人件費、さらには検査に要する時間的コストは、製造コストの増大に直結します。

​対策

高解像度カメラと照明の活用

高解像度のカメラと、欠け・割れを際立たせる特殊な照明を用いることで、微細な欠陥も鮮明に捉え、検出精度を向上させます。

画像解析アルゴリズムの導入

エッジ検出、テクスチャ解析、異常検知などの高度な画像解析アルゴリズムを適用し、欠け・割れのパターンを自動的に識別・判定します。

AIによる学習と判定

深層学習などのAI技術を活用し、過去の良品・不良品の画像データを学習させることで、より複雑で多様な欠け・割れパターンを高精度に検出・分類します。

自動化された検査システム

カメラ、照明、画像処理装置、搬送装置を統合した自動検査システムを導入し、人手を介さずに高速かつ安定した検査を実現します。

​対策に役立つ製品例

高精度画像検査装置

高解像度カメラと高度な画像処理アルゴリズムを搭載し、微細な欠けや割れを高い精度で検出します。照明条件の最適化により、様々な素材や形状に対応可能です。

AI画像解析ソフトウェア

深層学習モデルを用いて、過去の検査データから欠け・割れのパターンを学習し、未知の欠陥に対しても高い検出率と誤検出率の低減を実現します。

3D外観検査システム

表面の凹凸や段差を捉えることができる3Dスキャン技術と画像解析を組み合わせ、従来の2D検査では困難だった立体的な欠けや割れも検出します。

統合型自動検査ソリューション

検査対象の搬送から画像取得、解析、判定、不良品排出までを自動化し、生産ライン全体の効率化と品質管理の安定化に貢献します。

⭐今週のピックアップ

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