生産現場の要員は大体2・6・2の割合で構成されていると言えます。
2・6・2の割合とは、2割が搬送、6割が生産、そして残りの2割が検査という意味です。
このうち、比較的単純作業に分類できる搬送と外観検査を自動化することで、付加価値を生み出す生産的な工程にもっと多くの要員を投入することができます。
AI外観検査装置は、その問題を解決できるソリューションです。
AIのディープラーニングを活用して製品のOK/NGを判定することで、外観検査工程を自動化することができます。
Musashi AIは、NG品とOK品の両方を学習させた独自の100%自社製AIモデルを開発し、各生産現場に適したカスタマイズされたモデルを提供しています。
Musashi AIは、武蔵精密工業とイスラエルのスタートアップであるSIXAI社の合弁会社です。
武蔵精密工業は、高品質な自動車部品メーカーとして知られ、1938年に創業した歴史ある会社です。
2018年に社内プロジェクトとして始まったAIプロジェクトは、2019年に独立事業として展開し、2022年にはMusashi AI North America(子会社)をカナダに設立しました。
製造業での長年の悩みやニーズにAI技術と80年以上にわたる経験とものづくりの知見加えに、最適な検査機を提案します。
Musashi AIは、HWとSWに関わらず、全体的なサポートを提供します。
Musashi AIは当社のAI外観検査装置をハードウェアからソフトウェアまで一貫して開発し、導入支援を行います。ハード設計・製作から独自AIモデルの開発、量産実装まで、すべての段階でサポートします。さらに、前後工程とのインターフェース構築や既存検査機との連携も可能です。
実際の生産現場から培った自動化の経験値やノウハウに加え、精度の高いAI開発に必要なビッグデータも保有しております。これらの技術が集約されたAI外観検査は武蔵グループ会社内で検証がされ、洗練されたモデルになり、お客様へお届けしております。
検査工程における最大の効率化は完全自動化であります。
ただし、環境や状況によっては段階的なアプローチが必要な場合もあります。そのため、スタンドアローンの検査装置のみを使用する提案や、産業用ロボットを利用してロード/アンロードを行う方法、完全自動化など、さまざまな選択肢が考えられます。
また、サイクルタイムやコストが課題となる場合、AI外観検査装置を製造ラインに組み込むことで検査工程を効率化することができます。これにより、高精度な検査と省人化が実現され、生産性の向上が期待できます。
Musashi AIは、顧客のニーズに合わせた柔軟なソリューションを提供いたします。
標準機はスタンドアローンの検査装置で、Φ250までの製品に対応できるタイプと、Φ400までの製品に対応できるタイプがあります。
ロード/アンロードを別途行う必要はありますが、専用機に比べて手軽に導入できるメリットがあります。
全巾は600mm(〜Φ250)、800mm(〜Φ400)なので、非常に省スペースです。
専用機は、既存の製造ラインに組み込んで使用するタイプです。
設置の際に製造ラインの非稼働時間が発生したり、ローダーやアンローダーの追加が必要となります。
しかし、一度導入してしまえば人が全く介入する必要がなく、省力化の効果やコスト面での効果は標準機より大きくなる傾向にあります。
項目 | 標準スペック*1 | |
---|---|---|
撮像環境 | カメラ | エリアカメラ or ラインカメラ |
カメラ解像度 | 200万画素 | |
検出可能サイズ | 0.2mm *2 | |
照明 | バー orリング or ドーム | |
AI精度(参考例) | 学習ワーク数(OK100個/NG250個) | |
NG検出率100%、過検知率6% | ||
主要寸法 | 全長 | 1,750mm(制御盤含む) |
全巾 | 600mm or 800mm | |
全高 | 1,650mm | |
設備仕様 | 最大ワークサイズ | 600mm :~ Φ250/800mm :~ Φ400 |
回転軸 | エンドレス式 | |
搬送方式 | インデックス式回転テーブル | |
操作盤 | タッチパネル + モニター | |
カメラ調整 | 電動式調整ユニット | |
制御方式 | 三菱電機製FA機器 | |
安全装置 | 非常停止ボタン、エリアセンサー | |
表示灯 | LED(緑·黄·赤·ブザー付き) | |
カバー | デザインカバー | |
重量 | 約400kg | |
電源 | 3相 AC200V 0.5KVA |
*1:お客様のご要望に応じてカスタマイズ可能(カメラ変更、搬送方式変更など)
*2:弊社実績による推奨サイズ
CT
3~120 秒
精度
NG 100%
OK 90~95%
NGモード数
(ダコンキズ等)
1~5 種類
学習ワーク数
100~200ワーク
検査箇所
一部/全面
1.ギヤ部品
2.ケース部品
3.シャフト部品
事前検証
要件ヒアリング
撮像TRY
仕様検討
要件定義・
設備仕樣整合
見積作成
設備·画像準備
設備設計・製作
撮像環境準備・
データ取り
AIモデル作成
アノテーション
学習
モデル評価
システム
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結合テスト
設備納入
精度改善
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