実例1)燃費を良くする

チャンバー容積の全数測定


チャンバー容積全数計測を可能に

シリンダーヘッドのチャンバー容積を極限まで小さなばらつきで全数計測を可能にします。複雑な形状も同軸レーザーにより構造物をレーザーが干渉することがないため、高い繰り返し精度を達成することが可能。さらに、外乱光、加工面での環境光の反射などの影響を受けないため、生産現場において、非常に高い再現性を実現することができるため、信頼性の高い量産全数検査を可能とします。

高度な数学的モデリング

複雑形状の測定を可能にする光コムレーザーに加えて、高度な数学的モデリングによりプラグのない状態でもお客様のご要望を満たすばらつき偏差を達成いたします。再現性の高いデータに加え、データ点数が非常に多いため、数学的モデリングにおいても実データをベースに高い精度でモデリングを可能とします。信頼性の高いデータ、非常に多いデータ点数、そして高度な数学的モデリングの3つが揃うことにより初めてチャンバー容積の全数検査を高い繰り返し精度にて達成できます。光コムではこのような数学的モデリングまで構築いたします。

チャンバー容積ばらつき低減

高い繰り返し精度で得られた全数容積データの情報を加工工程にフィードフォーワーすることにて、補正加工を行いチャンバー容積のばらつきを極限まで低減させることができます。これにより、シリンダヘッドの容積全数自動検査は生産ソリューションの一部として高い付加価値を実現することに大きく貢献いたします。 これまで測定・検査とは不良品をはじく工程で付加価値を作る工程ではありませんでしたが、容積測定は生産工程の一部として付加価値を創りだすことができる肯定となります。

追い込み設計による燃費向上の仕組み

チャンバー容積はばらつきを考慮して設計は安全マージンを見込んだ設計にする必要がありました。チャンバー容積のばらつきが低減されると工程能力向上にて圧縮比をより追いだ設計にすることができるため、燃費向上に直接つながります。 生産を一貫してばらつき低減の仕組みを構築していくことで、設計と製造能力を極限にまであげることで性能を向上させることを可能とします。

加工キズの同時測定

光コム測定装置では、一度の測定で三次元形状データが取得できます。ここからチャンバー容積だけでなく、加工面の表面状態までわかるため、キズの同時測定も実現可能となります。NGとしたいキズの大きさによっては、広範囲センサーL90だけでなくS40も必要となる場合もありますので、お客様のご要望に応じて生産プロセスの構築を行っていきます。このように光コム測定装置はこれまで人の目に頼っていた工程を自動化まで可能にし、全数デジタルデータ化させることを可能とします。




実例2)ボア内面をマイクロ精度の欠陥検査

ミラー冶具による光の屈折利用


ミラーでレーザーを自由時際に操縦

同軸レーザーのため、センサーの先端にミラーを配置すれば、レーザーを屈折させて測定・検査をすることが可能となります。ミラーを回転させれば、シリンダー形状の内壁までマイクロオーダーの精度を保ったまま三次元形状測定、三次元外観検査が可能となります。同軸レーザーだけが可能にする手法であり、同軸レーザーとして最高水準の精度を有する光コムだけが実現できるマイクロ精度の検査となります。

シリンダーライナーetc ボア内壁検査

シリンダーライナーや各種バルブ、コンロッドなどにおいて、今まで実現不可能といわれてきたボアの内壁のシミ、キズ、バリを見極める外観自動検査。三次元形状測定は、それらを容易に見極めることができます。光コムだけができる同軸レーザーの特性を最大限に活かした自動検査となります。量産のサイクルタイムにあわせて機器構成を構築し、自動判定させるアルゴリズムも構築していきます。

測定実例

コンロッド内部のキズをミラーを使って測定した実例結果となります。ミラーを回転させていないので、部分的画像となります。数μmのキズをきれいに見極めてることを可能としております。キズ、バリを深さ、高さでしきい値を設定して定量的な外観計算を可能としました。人の目ではできない定量性のある検査、さらに検査データがすべてデジタルデータとして記録が残ることも生産現場にとっては大きなメリットとなります。外観検査は現状の設備構成にて可能である一方で、真円度測定は一部機器開発が必要となっております。




実例3)ギアの自動検査アプローチ

同軸レーザーによる究極の複雑形状


複雑形状の究極、ギアの自動検査

自動検査が不可能とまで言われているギアですが、光コムではまだ限定的な形状ではありますが、自動検査を可能にすることができます。同軸レーザーかつ焦点深度が深いためギアのような究極の複雑形状も測定を可能としています。




測定実例

ストレート歯のギアの歯面の表面にあるキズを検知しています。これにより自動検知アルゴリズムをk条地区し、ギアの表面にある欠陥の自動検査を実現しています。




実例4)外観検査を定量的に自動化

三次元形状データによる外観検査








シミ、キズ、バリを見極められます

3次元データですので、シミ、バリ、キズを見極めることができます。シミやバリは深さ、高さ、さらにはその欠陥の体積をしきい値にすることも可能となり、気密性が求められる外観検査などにおいて、定量的に検査を行うことが可能となります。
注)シミは光コムセンサーにて見えません






測定実例1 マイクロ精度

キズの深さをマイクロ単位で定量的に判別します。バリも高さで自動判別可能です。人の目は定量性がなく、光学カメラでは深さ・高さがわかりませんでしたが、光コムでは容易に見極めることができるため、自動判別を可能にします。人の目によるオーバーキル、光学カメラによる見逃しのない信頼性の高い自動検査となります。






測定実例2 キズとシミの見極め

(人工的につけた)シミとキズのバルブボディを高精度センサーS40にて測定を行い、キズは定量的に深さを認識し、シミは深さのないフラットな面として認識できています。


全数自動検査はさらに機械学習まで発展します

不具合の未然防止 [ 時系列解析]

デジタル化により、OK/NG(白黒)だけでなく、 その間を連続的に評価可能(グレイスケール)。OK ~ NG 変動(Y データ変動)を機械学習で予測

不具合の未然防止

製造条件の最適化 [ 回帰]

形状データ(Y)+「加工条件データ(X)」をインラインで取込む

変動の説明変数を機械学習で探索

良品加工条件を提示



なぜ、光コムの機械学習がよいのか?

  光学カメラ全数検査 光コム全数検査

キズ、シミ、バリの見極め

外乱光の影響

見極められない

影響を受ける

見極められる

影響を受けない



光学カメラデータにおける機械学習は、多くの場合、キズ、シミ、バリの見極めや外乱光の影響除去に使われているのが現状です。光コムデータではすでにそこができているため、光コムの機械学習は不具合の未然防止や製造条件の最適化に直結的に利用できることが期待されています。









実例5)ロボットアームによる高精度外観検査

2019.04より製品リリース予定


ロボットアームの揺らぎを制御

ロボットアームは揺らぎをもっており、それが測定精度に大きく影響をおよぼすために、高精細な精度の測定は不向きでした。光コムでは、ロボットアームの揺らぎを制御することにて、マイクロオーダーの精度を確保しました。これにより、新しい次元の検査と測定を実現していきます。多品種測定やあらゆる形状の測定に対応していくための幅が大きく向上することが期待されます。

高精細センサー(40x40mmエリアスキャン)をロボットアームと組み合わせます。これにより、あらゆる箇所を気軽にマイクロ精度で測定可能にします。







実例6)ロボットアームによる自動形状測定

2019.07より製品リリース予定


ロボットアームの揺らぎを制御

光コム独自の揺らぎ抑制により高い精度で測定を可能にすることにて、形状測定にまで