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マシンビジョンを使用してラジエーターの欠陥を見つける


品質管理なくして生産はできません。長い間、メーカーにとって可能な唯一の選択肢は、特別に訓練された担当者が製品を視覚的に検査することでした。ただし、この方法は、膨大な人材、長いトレーニング、注意の増大を必要とし、人的要因に非常に依存しています。従業員の疲労と不注意が結婚の解放につながります。

アドバンテックはSmasoftと協力して、製造された製品の視覚的な品質管理を完全に自動化するソリューションを開発しました。これらのソリューションは、すでに実際の生産で機能しています。この記事では、冷却ラジエーターの生産ラインでマシンビジョンを使用して視覚品質管理システムを実装した成功事例について説明しています。

システムの説明


顧客は、マイクロプロセッサーから熱を除去するための銅製冷却ラジエーターの製造に従事しています。ラジエーターの場合、非常に重要なパラメーターは、チップと接触する作業面の品質です。この表面に欠陥があると、冷却品質が大幅に低下し、最終的なデバイスが故障します。さらに、チップは腐食を引き起こし、ラジエーターを損傷する可能性があります。

メーカーがそのような品質パラメータを監視することは重要です：

  • 均一性、表面の平坦性 -縦方向の変形は、表面に付着するラジエーターの品質を低下させます。
  • へこみ、欠け、傷 -熱伝達を損なう表面自体の隆起
  • 損傷のマーキング -自動組立ラインの場合、コンポーネントのマーキングは常に読み取り可能である必要があります


マシンビジョンシステムによって検出される主な種類のラジエーターの欠陥

継続的な自動品質管理のために、マシンビジョンを使用してラジエーターの表面を複数の段階でチェックするラインが開発されました。これは、欠陥部品を取り除く真空ポンプを備えたロボットアームと連動して機能します。認識システムのエラーをなくすために、画像は複数のカメラから異なる角度で取得されます。



ラインは円形の回転プラットフォームで構成され、プラットフォームの回転ごとに1つのテストが実行されます。最初のユニットは、真空ポンプを使用してプラットフォームに新しいラジエーターを取り付けます。次に、デバイスの周囲に沿って走る高精度レーザー距離計を使用して、製品の平面度がチェックされます。次のステップでは、カメラがラジエーターの表面を直角に撮影します。追加の検証のために、次のステップで、別のカメラが表面を異なる角度で撮影します。リアルタイムのプロセスは下のビデオに示されています。


動作中のラジエーターの品質管理ライン。反時計回りのアイテムの説明。

同時に、結婚の種類ごとに別のトレイに移動されるため、将来、専門家が結婚の原因を調査し、生産ラインを調整することがより便利になります。

システムコンポーネント


システム全体を管理するためのコンピューティングモジュールは、Advantech MIC-770コンパクト産業用コンピューターに基づいて動作します。このシリーズのコンピューターについては、記事「Fanless Performance Computers MIC-7000」ですでに説明しました。MIC-770


コンピュータは、すべてのシステムコンポーネントから測定値を収集し、

アドバンテックのMIC-730AIコンピュータは、カメラから受け取った高解像度画像を処理するために使用されます。NVIDIA Jetson Xavierプラットフォームを搭載し、特にニューラルネットワークと機械学習システムを実行するように設計されています。以前は、このようなタスクでは、大規模なアクティブな冷却システムでグラフィックプロセッサ（GPU）のクラスター全体を使用する必要がありました。今日、このようなクラスターは、完全に受動的な冷却機能を備えた1台のコンピューターに置き換えられています。NVIDIA Jetson Xavierプラットフォームに基づいた


Advantech MIC-730AIコンピューターは、



Navidia Jetsonハードウェアプラットフォーム用に特別に設計された欠陥部品用のAdvantech機械学習フレームワークであるAINavi ニューラルネットワークを使用して画像処理を実装します。


別の角度からのシステムのビデオ

結論


今日、機械学習システムの導入は、数年前よりもはるかに安価なすべてのメーカーが利用できます。既製のハードウェアプラットフォームは、単一の産業用コンピュータに適合します。ビデオカードのクラスターを展開する必要がなくなりました。何十もの典型的なトレーニング済みモデルがすでに機械学習ソフトウェアフレームワークを使用できるため、お客様はシステムを最初から開発する必要はありません。

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