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欠陥の自動検出とは？課題と対策・製品を解説
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ゴム(二次加工)における欠陥の自動検出とは？
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『X線検査機・金属探知機 対応ゴム』は、ゴムが欠け食品中に異物として
残った場合でも、放射線非破壊検査や金属探知機検査を行う事で、欠けた
ゴム片をインラインで検出する事ができます。
成形パッキンなどの製作可能。
食品加工機械や搬送機のゴム製品に好適です。
【特長】
■放射線非破壊検査や金属探知機検査を行う事で、
欠けたゴム片をインラインで検出する事ができる
■成形パッキンなどの製作可能
■食品加工機械や搬送機のゴム製品に好適
※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。
X線検査機・金属探知機 対応ゴム
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ゴム(二次加工)における欠陥の自動検出
ゴム(二次加工)における欠陥の自動検出とは？
高機能プラスチック・ゴム業界において、ゴム製品の二次加工工程で発生する欠陥を、人の目視に頼らず、自動で検出し、品質管理の精度と効率を向上させる技術です。これにより、不良品の流出防止、生産コスト削減、品質安定化を目指します。
課題
目視検査の属人化と疲労
熟練工の経験に依存しやすく、検査員の疲労や集中力の低下により、見逃しや誤判定が発生しやすい。
検査精度のばらつき
製品の種類や欠陥の微細さによって、検査員の主観が入り込み、一貫した品質基準での検査が難しい。
生産スピードへの対応困難
生産ラインの高速化に伴い、目視での詳細な検査が追いつかず、品質管理のボトルネックとなる。
データに基づいた改善の遅れ
欠陥情報の収集・分析が手作業中心となり、原因究明や再発防止策の立案に時間がかかる。
対策
画像認識技術の導入
高解像度カメラと画像処理アルゴリズムを用いて、ゴム表面の傷、異物混入、形状不良などを自動で検出する。
AIによる異常検知
機械学習モデルが正常な製品のパターンを学習し、それから逸脱する異常（欠陥）を高い精度で識別する。
センサーフュージョン
画像だけでなく、振動、温度などの複数センサー情報を統合し、多角的な視点から欠陥を検出する。
リアルタイムデータ分析
検出された欠陥データをリアルタイムで収集・分析し、即座に生産ラインへのフィードバックや改善指示を行う。
対策に役立つ製品例
画像検査システム
高解像度カメラと専用ソフトウェアを組み合わせ、ゴム製品の表面欠陥を高速かつ高精度に検出する。
AI外観検査装置
ディープラーニングを活用し、複雑な欠陥パターンも学習・識別することで、未知の欠陥にも対応する。
統合型品質管理システム
複数の検査装置からのデータを集約し、欠陥分析、レポート作成、生産ライン制御までを一元管理する。
インライン検査用センサー
生産ラインに組み込み、製品の通過中にリアルタイムで欠陥を検知し、不良品を自動で仕分ける。
