使用AIによるベアリングねじ欠陥検出

SolVision成功案例

使用AIによるベアリングねじ欠陥検出

お客様

顧客は、主にベアリング機械部品を製造するメーカーであり、大量かつ迅速にベアリング部品を検査し、製品の品質を確保する必要があります。

課題

「ベアリング」とは？主な機能と特徴

ベアリングは「軸受け」とも呼ばれ、シャフトを支持する部品の一種です。機械部品が軸上で相対運動を行う際に、ベアリングは回転体を支持し、軸の中心を維持しながら、機械部品の運動中の摩擦を減らします。ベアリングは自動車エンジン、産業用設備、家庭用電化製品など、さまざまな業界で広く使用されています。

図．ベアリングの概略図

挑戦

目視ではベアリングねじの欠陥を発見しにくい

ベアリングの欠陥検出は主に2つの部分に分かれます。最初にねじ検査を行い、ベアリングの内部を上下から観察して、ねじが正常か欠陥があるかを判断します。一般的なねじの欠陥には、「溝の間隔が広すぎる」、「粗削りによる過切削」、「溝の断裂」などがあります。ねじは非常に細かいため、肉眼で確認するのが難しいです。
ねじが正常であれば、次にベアリングに異物がないかを検査します。ベアリングのねじには、製造環境のホコリや繊維の付着によって、摩擦の不均一による黒点が発生することがあります。このような欠陥も、肉眼で簡単に判別できません。

ソリューション

SolVisionのAI視覚検査ツールを使用し、ベアリングねじの欠陥を明確に検出

SolVisionのAI視覚検査ツールのInstance Segmentation技術を採用し、学習された画像をもとに、ベアリングねじのさまざまな欠陥を迅速かつ簡単に識別できます。さらに、検査中に欠陥の種類を分類し、SolVisionの継続的な学習訓練により、欠陥検出能力を強化することができます。これにより、検査時間が短縮され、メーカーが製品の歩留まりを向上させるのに役立ちます。