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実装不良の検出とは？課題と対策・製品を解説
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外観・画像検査における実装不良の検出とは？
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『New-Sight』は、高さ10cmまでの立体物をスキャンする上面非接触スキャナーの画像保存システムです。
スキャン画像を基に、簡単な設定で画像比較検査が可能です。
【使用方法】
■手実装作業後の「挿入漏れ」「方向違い」など相違箇所の検出。
■出荷前の部品実装基板を1枚の画像として保存可能して、後から画像検索が可能
■基板以外でも同一の立体物を取りこみ、使用前後や同一製品での相違箇所を検出。
※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
実装部品検査支援システム『New-Sight』
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外観・画像検査における実装不良の検出
外観・画像検査における実装不良の検出とは？
エレクトロニクス製品の製造工程において、部品の実装ミスや異物混入などの外観上の不具合を、カメラや画像処理技術を用いて自動的に検出するプロセスです。製品の品質向上と歩留まり改善を目的とします。
課題
微細な実装不良の見落とし
人間の目では識別困難な、微細な部品の傾き、ずれ、半田付け不良などを高精度に検出する必要がある。
検査員の疲労とバラつき
長時間の目視検査は検査員の疲労を招き、判断基準のバラつきによる見逃しや誤検出のリスクを高める。
検査スピードの限界
生産ラインの高速化に伴い、迅速かつ正確な検査が求められるが、手作業では限界がある。
多様な不良パターンの対応
製品や製造プロセスによって発生する不良の種類やパターンが多岐にわたり、それら全てに対応できる検査システム構築が難しい。
対策
高解像度カメラと照明の最適化
微細な欠陥を捉えるために、高解像度カメラと、欠陥の種類に応じた最適な照明条件を組み合わせる。
AI画像認識技術の活用
ディープラーニングなどのAI技術を用いて、多様な不良パターンを学習させ、自動で高精度な判定を行う。
自動化された検査システム
ロボットアームと連携し、製品の搬送から検査、判定までを自動化することで、検査スピードと安定性を向上させる。
検査データの蓄積と分析
検査で得られた不良データを蓄積・分析し、不良発生の原因究明や工程改善に繋げるフィードバックループを構築する。
対策に役立つ製品例
画像処理ソフトウェアシステム
様々なカメラや照明に対応し、柔軟な画像処理アルゴリズムを構築・実行できる基盤を提供する。
AI学習済み検査モデル
特定の部品や実装不良に特化したAIモデルを提供し、導入後すぐに高精度な検査を実現する。
産業用スマートカメラ
カメラ本体に画像処理機能とAI推論機能を搭載し、コンパクトかつ高性能な検査システムを構築可能にする。
検査自動化システムインテグレーター
ハードウェア選定からソフトウェア開発、システム構築までを一貫して請け負い、顧客のニーズに合わせた最適な検査ソリューションを提供する。
