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積水ハウスが実行した VisionPro Deep Learning によるセラミック壁自動欠陥検査

Sekisui House Large

積水ハウス株式会社は、年間売上高が約200億米ドルの日本最大のハウスメーカーの一つです。1960年に設立され、大阪に本社を置く同社は、静岡工場と東北工場で製造されている「ベルバーン」セラミックタイルで知られています。

ベルバーンセラミックタイルは、高級住宅建設の外壁に使用されます。外観の美しさのみでなく、耐久性が高く、セルフクリーニングという特性を備えており、ゆっくりとスマートな製品を作成するという企業の哲学を表しています。タイルは焼成りされ、陶磁器の技術は生産プロセスに組み込まれています。しかし、陶芸と同様に、粘土や他の材料を形作る最初の成形工程で外装に小さな凹面や線が残ることがあります。成形プロセスから外観の欠陥を排除するためには、タイルのすべての部分を検査することが重要です。

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しかし、手動による目視検査では量が多く、すべて処理するのは不可能です。また、ベルバーンタイルの自動検査で発生する可能性のあるすべての視覚的欠陥を考慮して、マシンビジョン検査ルールを策定することは困難で時間のかかる作業でした。さらに、外部の欠陥や色の不規則性から生じるすべての不完全さが拒絶の原因であるとは限りません。潜在的な欠陥の一部は許容範囲内に収まるため、生産から良品を排除しないようにしなければなりません。これは必要な供給量にも影響します。

最終検査時に必要なベルバーンタイルの数を確保するためには、過去の収穫率と非効率的な手動検査に基づいて生産計画を策定する必要がありました。その結果、在庫が増加し、その一部は不動の在庫となりました。

これらの検査課題に対応するため、積水ハウスは、ラインスキャニングカメラと LED 照明を組み合わせて VisionPro Deep Learning を導入し、製造プロセス全体の外観欠陥検査を自動化しました。すべての部品を自動的に検査することで、製造プロセスの全体的な品質を向上させ、余剰生産を削減し、在庫とコストを削減し、ベルバーンセラミックタイルの供給を安定させることに成功しました。

ディープラーニングの欠陥検出に必要なのは少量の画像データ

VisionPro Deep Learning は、PCベースのディープラーニングソリューションで、少数の良いサンプル画像に基づいてプレート上の多面的な外観欠陥を特定します。一般に、オープンソースのディープラーニングツールが容認できないものから許容できる欠陥を理解するには、大量の画像データが必要です。VisionPro Deep Learning は、欠陥検出ツールが製造用に構築されているため、約100枚の画像のサンプルセットから行うことができます。

成形プロセスの焼結工程後、ラインスキャニングカメラと LED 照明で自動検査のための外部画像を取り込みます。VisionPro Deep Learning は、膨れ、くぼみ、色合い、不要なラインなどの欠陥を特定します。次に、これらの画像を解析し、オートメーションエンジニアが許容する/しない外観の欠陥に基づいてアプリケーションをさらに調整することができます。

生産ラインでリアルタイム検出を実現する高速処理

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成形プロセスで発生する欠陥をリアルタイムで検出することで、プロセスの早い段階で欠陥のあるアイテムを発見できるようになりました。品質管理は、最終検査より前のステップでより正確に行われることで、生産計画の精度が向上します。たとえば、1 つの 200 x 32 cm の材料を区別するには約 2 秒かかります。生産ラインの速度で外観検査を行うことは、人間の検査では完全に不可能です。VisionPro Deep Learning は、変形したスポットを抜粋して検査し、高速処理速度で区別することができます。

不動在庫の削減に成功

この検査システムを導入することにより、それまで予備生産量の 0.4% を占めていた不動在庫が 40% 減少し、コスト削減につながりました。

最終プロセスの前の目視検査をディープラーニングで自動化したことにより、品質管理の精度が大幅に改善されました。正確な生産計画を可能にし、在庫の削減により利回りが改善しました。

横方向の拡大によるさらなるコスト削減

静岡工場での導入が成功した後、東北工場でもディープラーニングによる欠陥検出システムを導入しました。東北工場では、粘土材料のプレス工程の後に外観検査を組み込みました。粘土が乾く前に欠陥が検出されると、材料がリサイクルされるため、廃棄物が減ります。これにより、材料費を大幅に削減することに成功しました。

安定供給を確実にする

VisionPro Deep Learning を使用した生産時の目視検査の自動化により、リアルタイムで欠陥を検出する能力が備わり、在庫とコストの削減に成功しました。VisionPro Deep Learning を使用して、すべてのタイルの外観目視検査を自動化することで、必要なときに必要な数のセラミックプレートを正確に製造できるようになりました。

全体として、ベルバーンセラミックタイルの製造プロセスはより合理化されました。VisionPro Deep Learning で検査を自動化したことにより、積水ハウスは、「お客様の夢を実現するためにすべてカスタマイズで自由設計の家を1つずつ建てる」というモットーをより良く達成することができました。

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