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3D画像検査技術解説

6アプリケーション例

実際のアプリケーションへの応用代表例としては、次のようなものがあげられます。

・ フィルム/ガラス/鋼板などへの平面検査測定
・ ケーブルなどへの超高速連続生産品検査測定
・ プレス成型品などへの立体検査測定
・ 鋳造、鍛造品などへの基準面のない立体製品検査
・ ミクロンオーダ加工の表面精度検査
・ 透明体など樹脂成型品への検査測定
・ 金属表面の傷、へこみゆがみ検査測定
・ 長尺物の大きなそり、寸法検査と傷検査

従来では困難だったこれら多くの検査ですが、より具体化すると下記にあげるいくつかのグループに分けることができ、このすべてのグループにおいて検査が可能となります。

製品としての絶対的な基準面をもたない樹脂成型品、プレス加工品、鍛造品などを、丸ごと3次元計測しデータ化。こうすることで、生成データ上で仮基準面を算出し、寸法を計測していくことにより形状検査をするとともに、良品元形状からの欠け部分の有無検査、表面の傷、汚れ検査を行うもの。

サブミクロンから長尺ものまでの平面を持つ製品、鉄板、フィルム、ガラス板、半導体ウェハ、ディスクなどの平面のスクラッチ、穴、傷、突起などを検出するとともに、大きな面でのゆがみ、そりと汚れなどの検査を3次元と2次元の両面から行うもの。

樹脂などの透明体、ゴムなどの黒一色の製品などにおける立体製品形状検査。またジェル状物質、ガラス上の水滴、炭のように表面が無反射な単色製品などの立体検査。

電線、ガラス棒、金属ワイヤなどのような高速で連続生産される糸状の製品の形状不良検査。

デザインタイル、表面印刷されたフィルム、オイルのしみや板目模様が多く出る鉄板平面および円筒加工物など色目データを分離し形状のみで製品の良否を判断する製品の検査。

従来自動化が困難だった理由として、「検査自体は行っていたが完全な不良要因の特定と分離が行えず、検査精度もしくは検出能力に限界があり断念していた」という例も多くあり、色調、形状の双方のデータ解析を超高速で行い、原因分離をし、その各々の原因により別々の検査基準を設定することで、多くの目視検査の自動化を進めていくことが可能です。

3D画像検査におけるキーポイントは、「いかに被検物にあわせて的確な光学系および照明系が設計できるか」また「いかに被検物にあわせた解析処理が構築できるか」であり、経験に基づき的確なシステム構築と解析処理の設計が必要となります。

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