ベアリング検査機：メーカー向け完全ガイド
ベアリング検査機：メーカー向け完全ガイド
ベアリングは、回転機器の信頼性、効率、耐用年数に直接影響を与える精密部品です。小さな亀裂、寸法偏差、損傷したケージ、欠落したローラー、または表面の欠陥は、騒音、振動,早期摩耗、またはコンポーネントの完全な故障につながる可能性があります。
したがって、ベアリングメーカーにとって、品質管理はサンプリングや手動の目視検査だけに頼ることはできません。
ベアリング検査機は、産業用カメラ、精密光学系、制御された照明、画像処理ソフトウェア、および自動ハンドリングを使用して、ベアリングを継続的かつ一貫して検査します。最新のシステムは、寸法測定、表面欠陥検出、幾何学的検査、組立検証、および自動選別を単一の生産システムで組み合わせることができます。
AI搭載のビジョン検査は、従来のルールベースのマシンビジョンでは記述が難しい複雑または可変的な欠陥を認識するためにディープラーニングアルゴリズムを使用することで、これをさらに進化させます。
このガイドでは、次のことについて説明します。
- ベアリング検査機とは
- ベアリング検査が難しい理由
- 最も一般的なベアリングの欠陥
- どの寸法と特徴を検査すべきか
- 自動ベアリング検査の仕組み
- 手動検査とマシンビジョン検査の比較
- 従来のビジョンとAI検査の比較
- ベアリング検査システムの選択方法
- 検査データとトレーサビリティが品質管理をどのように改善するか
ベアリング検査機とは何ですか？
ベアリング検査機は、オペレーターがすべての部品を手動で検査する必要なく、ベアリングまたは個々のベアリングコンポーネントを検査するように設計された自動品質管理システムです。
ベアリングの種類と検査要件に応じて、システムは以下を検査する場合があります。
- 外輪
- 内輪
- 玉軸受
- ころ軸受
- 針状ころ軸受
- ケージまたはリテーナー
- ダストカバーとシールド
- シール
- 組み立て済みベアリング
検査システムは、重要な表面と特徴の画像をキャプチャし、それらを事前定義された寸法公差またはトレーニングされた欠陥モデルと比較します。
典型的な自動プロセスは次のとおりです。
供給→方向付け→撮像→測定→欠陥検出→OK/NG判定→自動選別→データ記録
Openexのベアリング検査システムは、インラインアプリケーションとスタンドアロンアプリケーションの両方に対応するように設計されており、ベアリングの形状、生産量、および検査要件に応じて構成できます。
なぜベアリング検査はそれほど重要なのですか？
ベアリングは継続的な機械的負荷の下で動作し、しばしば以下にさらされます。
- 高い回転速度
- 摩擦
- 温度変化
- ラジアル荷重とアキシャル荷重
- 潤滑条件
- 振動
製造中に視覚的に軽微に見える欠陥は、組み立て後に深刻な信頼性の問題になる可能性があります。
たとえば、損傷した軌道は振動を増加させる可能性があります。変形したケージはローラーの動きに影響を与える可能性があります。内輪または外輪の寸法偏差は、不適切な組み立てまたは異常なクリアランスを引き起こす可能性があります。
大量生産メーカーにとって、課題は単に欠陥を検出することではありません。
本当の課題は、信頼性高く、繰り返し、生産速度でそれらを検出することです。
一般的なベアリングの欠陥
ベアリングの欠陥は、いくつかのカテゴリに分類できます。
- 寸法欠陥
- 表面欠陥
- 幾何学的欠陥
- 組立欠陥
- 材料または仕上げの欠陥
- マーキングおよび識別欠陥
各カテゴリは、異なる検査上の課題を提示します。
1. 寸法欠陥
寸法精度は、ベアリングの性能と組み立ての基本です。
一般的な寸法パラメータには、次のものがあります。
- 外径（OD）
- 内径（ID）
- ベアリング幅
- リングの厚さ
- 面取り寸法
- 溝寸法
- ローラー径
- ローラー長
- クリアランス関連寸法
ベアリングの設計によっては、メーカーは以下も確認する必要がある場合があります。
- 同心度
- 真円度
- 振れ
- 平坦度
- 対称性
なぜ寸法検査は難しいのか
ベアリングコンポーネントは、多くの場合、円形で反射性があり、高度に機械加工されています。
従来の接触測定は正確である可能性がありますが、次のような問題も発生する可能性があります。
- より長いサイクルタイム
- 部品との機械的接触
- 追加の取り扱い
- 測定摩耗
- 高速生産への測定の統合の難しさ
マシンビジョンは、多くの寸法検査タスクに対して非接触の代替手段を提供します。
2. 表面欠陥
表面欠陥は、ベアリングの最も重要な検査対象の1つです。
典型的な欠陥には、次のものがあります。
- 傷
- へこみ
- 亀裂
- 欠け
- 錆
- 機械加工痕
- 研削痕
- 焼け跡
- 表面汚染
- 材料の残留物
- 研磨欠陥
- 変色
これらの欠陥は、以下で発生する可能性があります。
- 内輪表面
- 外輪表面
- 軌道
- 端面
- 面取り
- 溝
- ケージ表面
Openexの既存のベアリング検査アプリケーションには、傷、錆、機械加工痕、材料の無駄、不完全な研磨、変色、変形、その他の微細な表面欠陥の検出が含まれます。
3. 軌道および溝の欠陥
軌道は、転動体と直接相互作用するため、特に重要な検査領域です。
考えられる欠陥には、次のものがあります。
- 傷
- ピッチング
- 亀裂
- 研削痕
- 表面汚染
- 不適切な溝の形状
- 不完全な機械加工
軌道は湾曲していて反射性があり、均一に照明するのが難しいため、検査には慎重に設計された光学系と照明が必要になる場合があります。
一部のアプリケーションでは、十分なカバレッジを得るために、複数の視野角または特殊な光学配置が必要です。
4. ケージとリテーナーの欠陥
ケージは、転動体の位置と間隔を制御します。
考えられるケージの欠陥には、次のものがあります。
- ケージの変形
- 損傷したリテーナー
- 不適切な位置合わせ
- ケージの機能の欠落
- 破損したセクション
- 組み立ての異常
組み立て済みのベアリングの場合、マシンビジョンはケージが正しく配置されているかどうかも確認できます。
Openexのベアリング検査アプリケーションには、ケージ/リテーナーの検査と変形検出が含まれます。
5. 転動体の欠落または不適切
ベアリングは、そのリングが完璧に見えても、品質検査に不合格になることがあります。
システムは、以下を確認する必要がある場合があります。
- 玉の数
- ころの数
- 針の存在
- ころの位置
- 転動体の欠落
- 不適切な組み立て
たとえば、Openexは、壊れた爪や欠落した針を検出するための専用の一方向ベアリング検査アプリケーションを開発しました。このシステムは、高速カメラとカスタマイズされた照明を備えたAIビジュアル検査を使用します。
これは、ベアリング検査が単純な表面検査に限定されない理由を示しています。
6. 面取りの欠陥
面取りは、もう1つの重要な検査機能です。
考えられる問題には、次のものがあります。
- 面取りが大きすぎる
- 面取りが小さすぎる
- 不完全な面取り
- 不規則な面取り
- 損傷した面取り
- 面取りセクションの欠落
面取り検査は、特徴がベアリング全体に比べて比較的小さい場合があるため、小さなコンポーネントでは特に困難な場合があります。
たとえば、Openexのミニチュアベアリング検査システムには、面取り寸法と不規則または欠落した面取りセクションの検査が含まれます。
7. 錆、変色、表面汚染
ベアリングには、製造、保管、洗浄、または表面処理に関連する品質上の問題が発生することもあります。
例としては、次のものがあります。
- 錆
- 酸化
- 油汚染
- 染み
- 焼け跡
- 変色
- 異物
これらの欠陥は、多くの場合、寸法欠陥とは視覚的に異なり、特殊な照明またはAIベースの画像分類が必要になる場合があります。
8. 変形と機械的損傷
ベアリングは、以下の間に損傷する可能性もあります。
- 機械加工
- 熱処理
- 洗浄
- 組み立て
- 取り扱い
- 輸送
典型的な欠陥には、次のものがあります。
- へこみ
- 変形したリング
- 損傷したエッジ
- 衝突痕
- 曲がったコンポーネント
- 損傷したダストカバー
自動ビジョン検査は、ベアリングが次の製造段階に到達する前に、これらの欠陥の多くを特定できます。
ベアリング検査機は何を検査しますか？
適切に設計されたシステムは、いくつかの検査機能を組み合わせることができます。
| 検査カテゴリ | 一般的な検査項目 |
|---|---|
| 寸法 | 外径、内径、幅、高さ |
| 幾何学 | 真円度、同心度、振れ |
| 表面 | 傷、へこみ、亀裂、錆 |
| 軌道 | 表面損傷、機械加工痕 |
| 面取り | サイズ、存在、形状 |
| ケージ | 存在、位置合わせ、変形 |
| 転動体 | 玉/ころの存在と数 |
| シール/シールド | 存在と位置決め |
| マーキング | ロゴ、コード、記号 |
| 色 | 変色、表面仕上げ |
| 組み立て | コンポーネントの存在と向き |
すべてのアプリケーションですべての検査項目が必要なわけではありません。
正しい構成は、ベアリングの設計、欠陥の種類、公差、生産速度、および許容可能な誤った拒否率によって決定する必要があります。
自動ベアリング検査機はどのように機能しますか？
典型的な自動システムは、いくつかの段階で構成されています。
ステップ1：自動供給
ベアリングは、適切なハンドリングメカニズムを介して検査システムに供給されます。
アプリケーションによっては、これには次のものが含まれる場合があります。
- 振動ボウルフィーディング
- ベルトコンベア
- ロータリーハンドリング
- ロボットによる供給
- カスタム部品ハンドリングメカニズム
供給システムは、必要な生産率を満たしながら、一貫した部品の位置決めを維持する必要があります。
ステップ2：部品の向き
ベアリングは、制御された向きでカメラに提示する必要があります。
不適切な位置決めは、一貫性のない画像を生成し、検査の信頼性を低下させる可能性があります。
このため、機械的な取り扱いとビジョン検査は一緒に設計する必要があります。
ステップ3：マルチアングル画像キャプチャ
産業用カメラは、複数の視野角からベアリングの画像をキャプチャします。
考えられるビューには、次のものがあります。
- 上面
- 底面
- 内径
- 外径
- 側面
- 端面
- 軌道
- 内部機能
Openexのベアリング検査システムは、複数の産業用カメラとカスタマイズされた照明を使用して、マルチアングルカバレッジを実現できます。
ステップ4：精密照明
照明は、マシンビジョンシステムの最も重要な要素の1つです。
ある照明条件下で見える欠陥は、別の条件下ではほとんど見えなくなることがあります。
検査対象によっては、システムは以下を使用する場合があります。
- バックライト
- 暗視野照明
- 明視野照明
- リング照明
- 同軸照明
- カスタマイズされた指向性照明
目標は、欠陥と周囲の表面との間の視覚的コントラストを最大化することです。
ステップ5：画像処理とAI分析
キャプチャされた画像は、検査ソフトウェアによって分析されます。
従来のマシンビジョンでは、以下を使用する場合があります。
- エッジ検出
- パターンマッチング
- しきい値処理
- ブロブ分析
- 幾何学的測定
AIベースの検査では、さらにディープラーニングモデルを使用して、複雑な視覚的欠陥を分類できます。
Openexは、ベアリング検査システムを、複雑で微細な欠陥に対してAI/ディープラーニング分析を使用していると説明しています。
ステップ6：OK/NG判定
検査システムは、測定または検出された特性を指定された品質基準と比較します。
各部品は、次のような結果を受け取ります。
OK
または
NG
より高度なシステムでは、欠陥のある部品を欠陥の種類によって分類することもできます。
例：
- NG – 傷
- NG – 亀裂
- NG – 寸法偏差
- NG – ローラーの欠落
- NG – 錆
この情報は、生産プロセスの問題を特定するのに役立ちます。
ステップ7：自動選別
欠陥のあるベアリングは、良品から自動的に分離されます。
アプリケーションによっては、拒否メカニズムは以下を使用する場合があります。
- 空圧エジェクター
- 機械式アクチュエーター
- ダイバーター
- ロボットによるハンドリング
Openexの現在のベアリング検査システムは、空圧またはロボットによる排出メカニズムを使用した自動NG選別をサポートしています。
ステップ8：データ記録とトレーサビリティ
最新の検査機は、部品が合格したか不合格だったかを単に言うだけではありません。
また、有用な生産データを生成できる必要もあります。
考えられるデータには、次のものがあります。
- 検査結果
- 欠陥の種類
- 測定値
- 検査画像
- 生産数量
- 拒否数量
- バッチ情報
- 時刻と日付
Openexのベアリング検査システムは、画像と測定データの記録をサポートしており、選択したアプリケーションでは検査データをMESシステムと統合できます。
手動ベアリング検査と自動検査の比較
手動検査は、実験室でのテスト、プロトタイプ、少量生産、または特定の特殊な検査タスクに適している場合があります。
ただし、大量生産には異なる要件があります。
| 要素 | 手動検査 | 自動ビジョン検査 |
|---|---|---|
| 検査範囲 | 通常はサンプリングまたはオペレーター依存 | 100%検査をサポート可能 |
| 速度 | オペレーターによって制限される | 生産スループット向けに設計 |
| 一貫性 | 疲労や経験によって異なる可能性がある | 高度に反復可能 |
| 表面検査 | オペレーター依存 | カメラ+制御された照明 |
| 寸法検査 | 別途工具が必要な場合がある | ビジョン測定を組み合わせることが可能 |
| トレーサビリティ | 多くの場合手動 | デジタル記録 |
| 選別 | 手動 | 自動 |
| データ分析 | 限定的 | リアルタイムの生産統計 |
| 労働要件 | 高い | 低い |
重要な点は、マシンビジョンがすべての形式の寸法測定を完全に置き換えるわけではないということです。
むしろ、自動検査システムは、ビジョン、測定、選別、データ収集を継続的な生産プロセスに組み合わせることができます。
従来のマシンビジョンとAIベアリング検査の比較
従来のマシンビジョンは、欠陥と測定要件が安定していて明確に定義されている場合に非常に効果的です。
ただし、一部のベアリングの欠陥は、固定されたルールを使用して記述するのが困難です。
例としては、次のものがあります。
- 不規則な傷
- 可変的な表面の跡
- 複雑な染み
- 微妙な変色
- 予測不可能な外観上の欠陥
- 大きな視覚的変動を伴う欠陥
AI検査は、このような状況で特に役立ちます。
従来のビジョン
最適な用途：
- 安定した形状
- 定義された公差
- 明確なエッジ
- 一貫した照明
- 反復可能な欠陥
AIビジョン
役立つ用途：
- 複雑な表面欠陥
- 可変的な外観
- プログラムが難しい欠陥
- 欠陥分類
- 外観検査
最善の解決策は、多くの場合、従来のビジョンの代わりにAIを使用することではなく、精密測定、従来のビジョンアルゴリズム、およびAIベースの欠陥認識の組み合わせです。
なぜベアリング検査では照明がそれほど重要なのでしょうか？
ベアリングは、表面が非常に反射性である可能性があるため、難しいビジョンターゲットです。
研磨された金属表面は、以下を生成する可能性があります。
- グレア
- 反射
- ホットスポット
- 低コントラスト
- 一貫性のない外観
これにより、カメラと照明の位置によっては、小さな傷が大きく異なって見えることがあります。
したがって、成功するベアリング検査機には、高解像度カメラを設置するだけでは不十分です。
システムは、以下を調整する必要があります。
カメラ+レンズ+照明+部品の位置+画像処理+AI
これが、カスタマイズされた検査エンジニアリングがベアリングメーカーにとって重要である理由の1つです。
さまざまな種類のベアリングの検査上の課題
さまざまなベアリングの設計には、さまざまな検査アプローチが必要です。
玉軸受
一般的な検査対象には、次のものがあります。
- リングの寸法
- 軌道の状態
- 玉の存在
- ケージの状態
- シール/シールドの状態
- 表面欠陥
ころ軸受
検査には、次のものが含まれる場合があります。
- ころの存在
- ころの形状
- 軌道の状態
- ケージの状態
- 表面欠陥
針状ころ軸受
針状ころ軸受は、転動体が小さいため、特別な取り扱いと検査が必要になる場合があります。
考えられる対象には、次のものがあります。
- 針の欠落
- 損傷した針
- ケージの欠陥
- 組み立ての異常
一方向ベアリング
検査要件は、アプリケーションによって大きく異なる場合があります。
Openexには、毎分最大200個の速度で壊れた爪や欠落した針を検出する専用の一方向ベアリング検査アプリケーションがあります。
ミニチュアベアリング
小さなベアリングには、以下の慎重な検討が必要です。
- 光学解像度
- 照明
- 部品の取り扱い
- カメラの視野
- 寸法公差
Openexのミニチュアベアリング検査アプリケーションは、小さな精密ベアリング用に設計されており、傷、へこみ、バリ、面取りの偏差、玉の欠落、変形、錆の検査が含まれます。
ベアリング検査機の選び方
ベアリング検査システムの選択は、単にカメラの解像度や宣伝されている機械の速度ではなく、検査要件から始める必要があります。
次の要素を考慮してください。
1. どの種類のベアリングを製造していますか？
特定する：
- ベアリングの種類
- 直径範囲
- 高さ/幅
- 素材
- 表面仕上げ
- 部品の形状
2. どの欠陥を検出する必要がありますか？
欠陥リストを作成します。
例：
- 亀裂
- 傷
- 錆
- へこみ
- バリ
- 面取りの欠陥
- 玉の欠落
- ケージの変形
- 寸法偏差
機械は、実際の生産サンプルに対して検証する必要があります。
3. 必要なスループットはどのくらいですか？
検査速度は、以下によって異なります。
- 部品のサイズ
- 検査ビューの数
- カメラの数
- 露光時間
- 取り扱い方法
- 欠陥の複雑さ
- 必要な測定精度
最大理論速度のみに基づいてシステムを選択しないでください。
より有用な質問は次のとおりです。
機械は、実際の生産率で必要な検査範囲と精度を達成できますか？
4. どのくらいの検査範囲が必要ですか？
以下が必要かどうかを判断します。
- 片面検査
- 両面検査
- 360°外部検査
- 内部検査
- 軌道検査
- 組立検査
必要なカバレッジは、機械的および光学的設計に直接影響します。
5. AIは必要ですか？
AIは、以下の場合に特に役立ちます。
- 欠陥の定義が難しい
- 表面の外観が変化する
- 欠陥クラスが多い
- 従来のアルゴリズムが過剰な誤った拒否を生成する
- 時間の経過とともに新しい種類の欠陥が出現する可能性がある
単純な寸法チェックの場合、従来のマシンビジョンで十分な場合があります。
優れたシステムは、各検査タスクに適切なテクノロジーを使用します。
検査機サプライヤーに連絡する前にメーカーが準備すべきことは何ですか？
意味のある技術提案を得るために、できるだけ多くの情報を準備してください。
部品情報
- ベアリングの図面
- CADファイル
- 寸法
- 素材
- 表面仕上げ
- ベアリングの種類
生産情報
- 生産数量
- 必要な検査速度
- 既存の生産ライン
- 供給方法
品質情報
- 欠陥サンプル
- OKサンプル
- NGサンプル
- 欠陥画像
- 寸法公差
- 顧客の品質要件
自動化情報
- 利用可能な床面積
- 既存のPLC/MES
- 必要な選別方法
- データ要件
最も重要なことは、可能であれば実際のOKおよびNGサンプルを提供することです。
ビジョン検査のパフォーマンスは、理論上の仕様のみに頼るのではなく、実際の生産部品を使用して検証する必要があります。
1台の機械で複数のベアリングモデルを検査できますか？
はい、ただし、実現可能性は製品間の機械的および光学的差異によって異なります。
マルチモデルシステムでは、以下を使用する場合があります。
- レシピ管理
- 調整可能なカメラパラメータ
- ソフトウェアベースの検査設定
- 迅速な機械的調整
- 自動切り替え
- 交換可能な工具
Openexは、ベアリング検査システムのオプション機能として、複数のベアリングモデルの自動切り替えをリストしています。
ただし、ベアリングの形状が大きく異なるほど、ハンドリングと検査のアーキテクチャをより慎重に設計する必要があります。
AI検査がゼロディフェクト生産をどのようにサポートするか
自動検査の目的は、単に欠陥のある製品を拒否することではありません。
また、メーカーが欠陥が発生する理由を理解するのにも役立ちます。
たとえば、検査データが以下の割合を示している場合：
- 傷
- 寸法偏差
- 錆
- 欠落したローラー
が生産シフト中に増加している場合、エンジニアは対応する製造プロセスを調査できます。
これにより、検査は最終的な品質管理ステップから生産インテリジェンスの源に変わります。
画像アーカイブ、欠陥分類、および生産統計により、メーカーはフィードバックループを作成できます。
製造→検査→データ→根本原因分析→プロセス改善
これは、スマートマニュファクチャリングに向けた重要なステップです。
ベアリング検査機：主な利点
大量のベアリングメーカーにとって、自動ビジョン検査システムにはいくつかの利点があります。
100%検査
サンプリングにのみ頼るのではなく、すべてのベアリングを検査します。
一貫した品質
手動の目視検査に関連するばらつきを減らします。
生産性の向上
生産速度で継続的に検査を実行します。
非接触検査
コンポーネントに物理的に触れることなく、多くの目視および寸法チェックを実行します。
自動選別
NG製品をすぐに分離します。
トレーサビリティ
品質分析のために検査結果と画像を保存します。
労働要件の削減
反復的な目視検査タスクを自動化します。
早期の欠陥検出
大量の欠陥部品が生産される前にプロセス上の問題を特定します。
Openexベアリング検査ソリューション
Openex Automationは、大量生産向けのAI搭載ビジョン検査機および産業オートメーションシステムを開発しています。
そのベアリング検査ソリューションは、以下を組み合わせています。
- 産業用カメラ
- カスタマイズされた光学システム
- 精密照明
- マシンビジョンアルゴリズム
- ディープラーニングAI
- 自動部品ハンドリング
- 自動選別
- データ記録
- MES統合
現在のOpenexベアリング検査製品は、寸法、表面、幾何学、および組み立て関連の検査用に設計されており、さまざまな種類のベアリングと生産要件に合わせて構成できます。
Openexには、一方向ベアリングやミニチュア精密ベアリングをカバーする専用のベアリングアプリケーションもあり、ベアリング検査を特定の欠陥やハンドリング要件に合わせてカスタマイズできることを示しています。
詳細はこちら： ベアリング検査機
関連アプリケーション： ベアリング検査のケーススタディ
よくある質問
ベアリング検査機とは何ですか？
ベアリング検査機は、カメラ、光学系、照明、画像処理、そして場合によってはAIを使用して、ベアリングの寸法、表面、形状、組み立て、その他の品質特性を検査する自動システムです。
ベアリング検査機はどのような欠陥を検出できますか？
システムの構成によっては、傷、亀裂、へこみ、バリ、錆、機械加工痕、寸法偏差、面取りの欠陥、転動体の欠落、ケージの変形、変色、その他の欠陥を検出できます。
AIはベアリングの表面欠陥を検出できますか？
はい。AI/ディープラーニングビジョンシステムは、従来のルールベースの検査では定義が難しい、複雑で可変的な表面欠陥を認識するようにトレーニングできます。
ベアリングは高速生産で検査できますか？
はい。自動システムは、高速インライン検査用に設計できます。実際のスループットは、ベアリングのサイズ、検査範囲、欠陥要件、ハンドリング方法、および必要な画像処理性能によって異なります。
1台の機械で異なるベアリングモデルを検査できますか？
可能性があります。システムは、レシピ、調整可能な工具、ソフトウェアパラメータ、および自動切り替えメカニズムを使用して、複数のモデルをサポートできます。実現可能性は、ベアリング間の違いによって異なります。
ベアリング検査にはAIが必要ですか？
常にではありません。従来のマシンビジョンは、定義された寸法および幾何学的検査タスクに対して非常に効果的です。AIは、複雑で、可変的で、またはプログラムが難しい表面欠陥に特に価値があります。
ベアリング検査機はMESに接続できますか？
はい。検査システムは、検査結果を記録し、トレーサビリティと生産分析のために製造データシステムと統合するように設計できます。Openexは、ベアリング検査機能の中にMES統合とデータトレーサビリティを挙げています。
検査機の評価にはどのようなサンプルが必要ですか？
理想的には、メーカーは代表的なOKおよびNGサンプル、図面、寸法公差、生産速度、ベアリングの仕様、および必要な検査項目のリストを提供する必要があります。
結論
ベアリング検査は、ベアリングの見栄えが良いかどうかを確認するだけではありません。
信頼性の高い品質管理システムは、寸法、形状、表面、転動体、ケージ、面取り、組み立て、およびトレーサビリティを考慮する必要があります。
手動検査は、特定の少量または実験室のアプリケーションには役立ちますが、大量のベアリング生産には、より一貫性のあるスケーラブルなアプローチが必要です。
自動ベアリング検査機は、制御された部品の取り扱い、精密な画像処理、マシンビジョン、AIによる欠陥検出、測定、自動選別、およびデジタルトレーサビリティを組み合わせて、継続的な品質管理プロセスを作成します。
最も効果的なシステムは、必ずしもカメラの解像度が最も高い、または宣伝されている速度が最も速いシステムではありません。それは、実際のベアリングを確実に検査し、重大な欠陥を検出し、生産率を満たし、製造プロセスと統合できるシステムです。
自動ベアリング検査を評価している場合は、実際の部品と欠陥要件から始めてください。そこから、カメラの構成、照明、ハンドリングシステム、AIモデル、測定方法、および選別メカニズムを、生産ニーズに合わせて設計できます。
ベアリング検査の評価をリクエストする
手動で検査するのが難しいベアリングサンプルや欠陥がありますか？
Openexに送信してください：
- ベアリングの図面
- OK/NGサンプル
- 欠陥画像
- 必要な検査寸法
- 生産速度
- 必要な検査範囲
当社のエンジニアがアプリケーションを評価し、カスタマイズされたAI搭載ベアリング検査ソリューションを開発します。
