自動車

シーム溶接の検査

ディープラーニング欠陥検出ツールおよび分類ツールは、溶接シームの自動欠陥検査と分類を簡素化します

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Cognex Deep Learningはピストンなどの重要なパワートレインコンポーネントの完全性を検査します。この種のコンポーネントは表面形状が複雑で、従来のマシンビジョンによる検査が困難です。さらに、ピストンの溶接線は非常にばらつきがあり、異常があっても判別が困難です。溶接漏れ、溶接過多/不足など、溶接部分の異常は排除する必要がありますが、一方で、オーバーラップしている溶接部分などは安全上の理由により必要なものです。画像に暗い部分があると、さらに判定が困難になります。潜在的に傷が多く、照明が不十分な環境でも、ディープラーニングベースの解析により、従来のマシンビジョン検査に代わる簡単かつ確実な検査が可能になります。

Cognex Deep Learningによって、金属性のピストンの溶接線を簡単に自動検査することができます。エンジニアは、教師あり学習モードの欠陥検出ツールで、重なったシームなど、あらゆる溶接異常を示す「不合格」画像セットと、異常のない「合格」画像セットを基にソフトウェアをトレーニングできます。検査の第1段階では、この方法により合格および不合格とすべきものの両方を含む、すべての異常を欠陥として識別します。検査後には分類ツールで、シームの欠陥を種類別に分類することもできます。教師あり学習モードで作成したモデルに基づき、ソフトウェアは特定の欠陥に関する情報を抽出し、オーバーラップしている溶接線を別のクラスに分類します。自動車メーカーは欠陥検出ツールと分類ツールを併用することで、検査システムですべての溶接シームを特定したうえで、重なったシームを正しく分類できます。

 

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