META-aivi導入事例

溶接ビード欠陥検出

お客様

お客様はアジアに拠点を置く自動車メーカーです。

課題

溶接品質を調査する上での課題

自動車は複数の複雑な表面と特徴を持ち、溶接位置や技術にばらつきが生じます。自動車の溶接品質を検査するには、車体シャーシやボディパネルの不規則な形状のため、複数の角度からの検査が必要です。このプロセスを自動化することは困難でコストがかかり、結果的に手動検査に頼ることになります。しかし、検査作業員が不注意な場合、不良品が市場に流通し、運転安全性にリスクをもたらす可能性があります。

close up of welding beam

挑戦

自動車の溶接における不規則な欠陥の手動検査の制限

自動車の溶接品質の手動検査では、不規則な欠陥が見逃されることがあります。高度な溶接技術にもかかわらず、完璧な溶接を保証することは難しいです。フレームには複数の検査ポイントと多面的な特徴があり、手動検査が現在の依存先ですが、一貫性のない品質が懸念されます。

ソリューション

META-aiviを使用して手動検査の精度を向上

META-aiviの欠陥検出機能を活用することで、AIモデルを訓練してシステムにアップロードし、適格な溶接ポイントに使用できます。これにより、ARメガネやタブレットデバイスを使用して溶接された部分のAI検査が可能になり、欠陥のある溶接を迅速に認識できます。拡張現実のフィードバックはリアルタイムで提供され、作業員が画面上の指示に従ってエラーを修正し、溶接品質を確保できます。META-aiviはまた、不完全な溶接、砂穴、炭化、飛び散りなどの欠陥の種類を区別することができます。たとえば、砂穴の欠陥が連続して検出される場合、溶接ワイヤーの交換が必要であることを示し、頻繁な不完全な溶接の場合、ノズルの検査が必要になる場合があります。蓄積されたデータは、後続のビッグデータ分析やメンテナンス目的に使用できます。さらに、製品の検査履歴を出力することで、検査プロセスを効果的にデジタル化できます。

META-aivi検査結果

an engineer wearing a hardhat and AR glasses inspects a metal frame using META-aivi
AI検査中、META-aiviは溶接の欠陥を検出します。
AI inspection of metal frame welding
AI検査結果は、ARデバイスの画面にリアルタイムで
表示されます。

結果

META-aiviのAI技術が溶接の欠陥をリアルタイムで検出し、迅速かつ正確な識別を可能にしました。
META-aiviはさらに、さまざまな種類の溶接欠陥を識別し、さらなる分析のためのデータを蓄積することができました。
META-aiviはエラー率を低減し、検査に合格した製品の品質を確保しました。
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