SolVision導入事例
自動車の鋼板塗装のAI欠陥検査
お客様
顧客は有名な自動車メーカーです。
課題
自動車の焼付け塗装による鋼板金の耐久性向上
自動車の焼付け塗装は、先進的な塗装技術であり、通常は自動車の鋼板金を保護する保護層として使用されるだけでなく、車両の独自のスタイルを強調する重要な要素でもあります。この塗装技術は、ペイントと溶剤を均等に自動車の表面に噴霧するスプレーガンを使用して行われ、その後、全体の車体を焼き付けます。高温下では、塗料が迅速に硬化して、硬く耐久性のある表面を形成します。
挑戦
鋼板の焼付け塗装における多様で不規則な欠陥は人手での検査に不利
自動車の焼付け塗装技術は成熟していますが、製造プロセスでは、圧力やスプレーガンの距離などの誤差により塗膜の厚さが均一でなくなったり、焼付け中の温度や時間などのパラメータが不適切に設定されたり、機械的な衝突により傷が付いたり、素材の品質が低下するなどの要因により、塗装に欠陥が生じることがあります。
また、鋼板の焼付け塗装には、表面の傷、穴、均一でない塗装（流れ跡）など、多様な欠陥があります。これらは人手で検査することが可能ですが、人間の検査では効率が低く、疲労や気を散らすこと、または人為的なミスにより欠陥を見逃す可能性が高くなります。そのため、顧客は検査品質と実行効率の両方を兼ね備えた自動化検査システムを探しています。
また、鋼板の焼付け塗装には、表面の傷、穴、均一でない塗装（流れ跡）など、多様な欠陥があります。これらは人手で検査することが可能ですが、人間の検査では効率が低く、疲労や気を散らすこと、または人為的なミスにより欠陥を見逃す可能性が高くなります。そのため、顧客は検査品質と実行効率の両方を兼ね備えた自動化検査システムを探しています。
ソリューション
SolVisionを導入して鋼板の焼付け塗装の欠陥を迅速に識別
SolVisionは、工業用の自動化AI機器ビジョンシステムで、少量の画像サンプルを工業用カメラで取得し、深層学習技術を使用してシステムモデルを迅速にトレーニングすることにより、不規則な欠陥や特徴を迅速に識別および位置決めすることができます。これにより、検査基準の一貫性を確保し、顧客が鋼板の焼付け塗装上のさまざまな欠陥を識別するのを支援します。
