外観検査

一定の条件で繰り返し検査できるため、検査員の経験やコンディションによる判断のばらつきを抑え、検査品質の安定化に貢献します。また、一次検査をロボットに置き換えることで、検査員の負担軽減や省人化、検査時間の短縮が期待できます。検査結果を画像やデータとして蓄積すれば、トレーサビリティや不良傾向の分析にも活用できます。

製品表面のキズ、異物の付着、ハジキ、打痕、凹凸など、正常な部分との反射や濃淡の違いとして撮像できる不良が主な対象です。ただし、検出できる欠陥の種類や大きさは、製品の材質、表面状態、形状、塗装、照明、カメラの仕様などによって異なります。実際のワークと欠陥サンプルを用いた撮像試験で、事前に適用可否を確認します。

ラインスキャンカメラをロボットで製品形状に沿って移動させることで、複雑な曲面の連続撮像に対応できます。川崎重工の高速パルス出力機能は、ロボットの手先移動量に応じて撮像トリガーを出力するため、ロボットの速度が変化する曲面でも一定間隔での撮像が可能です。

製品の形状や表面状態、検出対象によっては、検査が難しい場合があります。例えば、曲率が大きい箇所、深い凹形状、照明が反射しにくいマット面、模様や凹凸のある意匠面、正常部との濃淡差が小さい欠陥などは、安定した撮像や画像処理が難しいことがあります。導入前にサンプル撮像試験を行い、検査可能な範囲、対象となる欠陥、必要な検査時間などを確認します。

ワークを停止・位置決めして検査する構成に加え、設備条件を満たす場合は、コンベア上を移動するワークに同期した検査にも対応できます。既存ラインへ導入する場合は、コンベアの搬送速度、ワークの位置精度、振動、設置スペース、前後工程との連携などを確認し、最適なシステム構成を検討します。

検査画像や不良情報を保存することで、製造番号、品種、検査日時、不良の種類、発生箇所などと関連付けた管理が可能です。蓄積したデータは、トレーサビリティの確保、不良発生時の確認、傾向分析、ネック工程の特定などに活用できます。保存・連携できる情報は、採用する画像処理装置やシステム構成によって異なります。

カメラや照明の重量だけでなく、検査対象となるワークの大きさ、必要なリーチ、検査姿勢、走査速度、設置スペースなどを考慮して選定します。小型部品から中大型部品まで、検査範囲と設備条件に合わせて適切なロボットおよびシステム構成を提案します。