自動車

シリンダ検査

ディープラーニング欠陥検出ツールは、金属中に形成されたポアを確実に検出します。

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シリンダーブロックは、自動車のエンジンの基礎を成すものです。その大型シリンダーはレシプロエンジンの主要な動作部品で、圧縮された状態でポンプアップ/ダウンを行うピストンを格納するように設計されています。シリンダーは通常、鋳物で作られており、潤滑コーティングを施したライナー(または「スリーブ」)に収容されています。シリンダーウォールはピストンの圧縮リングと接触するため、耐久性が求められます。シリンダーは金属内部のごくわずかな凹凸を許容します。この凹凸は、金属が摩耗することで円滑になりますが、「巣」と呼ばれる金属内の泡は許容できません。シリンダーの表面は粗く、被写界深度の影響でエッジ付近はぼやけたように見えるため、この種の欠陥は検査が特に困難です。反射しやすいシリンダーの表面に、反射照明やグレアが当たると、さらに検査が難しくなります。特徴的な形状や場所に発生する小さな変化だけでなく、光沢および不鮮明さを許容する自動検査機能をプログラミングするのは困難なことです。

Cognex Deep Learningは他の方法では検出が難しい巣でもすぐに特定します(照明条件が同じ場合)シリンダーの代表的な「良」、「不良」画像について、数分でソフトウェアをトレーニングすることができます。その際、マスキングフィルターで対象領域を調整し、シャフト周辺の反射の強い円形領域を消去することが可能です。技術者は、教師あり学習モードの欠陥検出ツールで、「不合格」と判定された画像内に形成されたポアに注釈を付け、ポアのサイズ、スケール、アスペクト比、傾きなどのパラメータを調整できるため、モデルを用いて外観の変化を説明することができます。「良」画像は正常なシリンダーを示しており、これにより、どのような鋳物の軽微な異常やばらつきが許容できるのかをソフトウェアに学習させます。技術者はモデルが正常のシリンダー外観を通常とし、異常を認識するまでシステムの再トレーニング、パラメータや追加画像の調整を行うことができます。実行時には、ディープラーニングベースのソフトウェアが各画像を数ミリ秒以内に検査し、巣のあるものを欠陥、それ以外を正常と判断します。

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