サイズ別選別

各部品を適切なクラスへ振り分けるサイズ選別

KOMPASSは、ライン上を流れる部品や製品のサイズ選別を実現します。AIビジョンが各アイテムを測定し、設定されたグレード制限に基づいてサイズクラスを割り当て、該当するレーンのダイバーターを作動させることで、混在したサイズを自動的に仕分けます。

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課題

サイズ混在が後工程のあらゆる段階で問題を引き起こす

サイズの異なる部品や製品が混在すると、組み立て時の詰まりやパッケージの見た目の悪化を招き、顧客に誤った等級の製品が届くことになります。手作業や固定ギャップによる選別は、時間がかかるうえに精度も不十分です。

手作業による等級判定のバラつき

目視やゲージによる手作業での選別は時間がかかるうえ、特にクラスの境界付近にあるアイテムについては判断が分かれることがあります。

固定ギャップの摩耗と目詰まり

ローラー、ふるい、スロットは摩耗により変化し、単一の寸法でしか選別できません。そのため、異形のアイテムは誤ったクラスに紛れ込んでしまいます。

クラスの誤りは顧客の不満へ

サイズの大きい部品が小さいサイズの箱に混入すると後工程で組み立て不良が発生し、混入したパッケージはクレームの原因となります。
ソリューション

全アイテムを測定し、仕分けを実行

当社のAI製品検査システム「KOMPASS™」は、キャリブレーションされたビジョンと学習済みモデルを使用してサイズ選別を行い、各アイテムを測定してクラスに割り当てます。この判定結果に基づいてダイバーターが制御され、各アイテムの画像とともにデータが保存されます。

各アイテムを適切なクラスに割り当て

  • アイテムが通過するたびに、長さ、幅、直径、または面積を測定
  • 等級を定義する寸法、またはその組み合わせを使用
  • 等級制限に基づき、各アイテムをクラスに割り当て
  • どのクラスにも該当しないアイテムをレビュー用にフラグ付け
すべてのアイテム
測定と分類
等級
定義した制限値
検査カメラの下にある、直径の異なるワッシャーの概念図。

各レーンのダイバーターを制御

  • クラスごとにダイバーターゲート、エアジェット、またはプッシャーを作動
  • カメラから各レーンまでアイテムを追跡
  • 生産記録用にクラスごとのカウントをレポート
  • 各判定結果を画像とともに保存し、後から確認可能
クラス別
カウントと傾向
画像エビデンス
すべての判定がレビュー可能
仕組み

カメラから選別レーンまで

サイズ選別は、測定、分類、タイミングを組み合わせたものです。KOMPASSは、校正された視野、お客様のアイテムに合わせてトレーニングされたモデル、そしてダイバーターへの直接リンクによって、これらを統合します。

ハイライト #1

アイテムを一つずつ提示

アイテムはコンベア上で間隔を空けて配置され、それぞれが明確に認識されるようにします。カメラの視野は、ピクセルがミリメートルに変換されるよう校正されています。

ハイライト #2

測定とクラスの割り当て

モデルが定義された寸法を測定し、設定されたグレード基準に基づいて各アイテムをクラスに割り当てます。

ハイライト #3

仕分けと記録

アイテムは各レーンまで追跡されて振り分けられ、クラスごとのカウントとすべての画像が保存されます。

お問い合わせ

サイズ範囲、グレードの基準、必要な処理能力がわかるサンプルをお送りください。お客様のラインにおけるサイズ選別のための提示方法とダイバーターのタイミングを評価いたします。

お問い合わせ

測定に基づく選別で何が変わるのか?

手動グレーディング、機械式サイズ選別、そして画像認識によるサイズ選別には、それぞれ適した用途があります。違いは、アイテムをどれだけ正確かつ柔軟に分類できるかという点にあります。

選別の必要性
手動グレーディング
機械式サイズ選別
KOMPASS AI
クラス限界付近での精度
人によってばらつきがある
隙間やローラーの摩耗に依存
設定した限界値に基づき測定
使用する寸法
目視による判断
通常は1つの寸法
選択した寸法またはその組み合わせ
等級の変更
作業者の再教育が必要
ハードウェアの交換が必要
ソフトウェアで限界値を変更可能
初回良品率(First-Time-Right)
注意力の維持に依存
部品が摩耗するまで安定
すべてのアイテムを適切なクラスへ振り分け

よくある質問

画像処理はどのようにしてアイテムのクラスを決定するのですか?

画像処理によるサイズ選別では、校正された画像から各アイテムを測定します。直径、長さ、面積など、等級を定義する寸法やその組み合わせを使用します。測定値は設定した等級の限界値と比較され、サイズクラスが割り当てられます。その判定結果は、アイテムが該当するレーンに到達するタイミングに合わせてダイバーター(振り分け装置)に送信されます。各判定は画像と測定値とともに保存されるため、後からクラス割り当てを確認することが可能です。

どのようなアイテムをサイズで選別できますか?

ワッシャー、ブッシング、ファスナー、成形部品、鋳造品、種子、ナッツ、そして多くの食品などが一般的な例です。カメラが各アイテムを明確に捉えられるよう、一つずつ、あるいは十分な間隔を空けて流す必要があります。測定の精度はこれに依存するため、ステーションの設計において、フィーダーや間隔を空けるコンベアを使用した「シングレーション(個片化)」が通常最初のステップとなります。トライアルを行うことで、ハードウェアを発注する前に、フィーダー上でアイテムがどのように挙動するかを確認できます。

なぜふるいやローラーから移行するのでしょうか?

機械的なサイズ選別機は、隙間を通してアイテムを分類します。これは単純な形状には有効ですが、経年劣化しやすく、通常は1つの寸法しか考慮できません。不規則な形状のものは、向きによっては隙間をすり抜けてしまうことがあります。一方、画像処理による測定はアイテムそのものを計測し、ソフトウェアで制限を適用するため、クラス分けの一貫性が保たれ、ハードウェアを変更することなく新製品に対応できます。また、製品切り替え時に隙間を調整するためにラインを停止する必要もありません。

どのクラスにも当てはまらないアイテムはどうなりますか?

どのクラスにも当てはまらない過大または過小な部品は、確認用または廃棄用の別レーンへ送られます。2つのアイテムが接触しているなど、確実に測定できないアイテムは、推測で処理せず、再循環レーンまたは確認レーンへ送られます。範囲外アイテムの計数は、上流工程の変動を示す指標にもなります。そのため、範囲外レーンは単なるゴミ箱ではなく、有用な早期警告システムとして機能します。

アイテムはどのように各レーンへ振り分けられますか?

分岐ゲート、空気圧式分岐装置、プッシャー、またはフリッパーを使用して、各アイテムをクラスごとの選別レーンへ移動させます。ステーションはコンベア速度やエンコーダーを使用してカメラから分岐装置までの各アイテムを追跡するため、アイテム同士が接近していても正確に移動させることができます。メカニズムの選択は、アイテムのサイズ、重量、壊れやすさに応じて決定します。

複数のソースからの在庫を分離できますか?

はい、可能です。返品在庫、混合生産ロット、複数の機械からの部品など、サイズの異なるバッチを一度の工程でクラス分けできます。クラスごとの計数により、混合の内訳が把握可能です。アイテムの種類が異なる場合は、サイズ選別と製品識別を同じステーションで同時に行うこともできます。また、情報が利用可能な場合は、各クラスがどのソースから来たものかを記録することも可能です。

選別精度はどのように検証されますか?

各クラスの境界値の内側および外側を含む、既知のサイズのアイテムを全クラスで流します。割り当てられたクラスと基準測定値を比較し、目的のスループットで結果を確認します。測定のばらつきとクラス幅の比較に応じて、品質管理チームと合意の上、境界値付近にわずかなマージンが必要になる場合があります。ステーションの精度が維持されていることを確認するため、シフトをまたいで結果を繰り返し検証します。

サイズ選別の計画には何を送ればよいですか?

全サイズ範囲のサンプル、クラスの境界値、必要なスループット、現在の搬入方法をお送りください。また、いくつにクラス分けするか、レーンをどこに配置できるかをお知らせください。それらの情報に基づき、お客様のラインに適したサイズ選別機の搬送方法、カメラ設定、分岐装置をご提案します。各クラスの境界値に近いサンプルは、ステーションの精度をテストする上で非常に重要です。

専門家に相談する

選別が必要なサイズをお見せください

サンプル、等級の制限、スループット、および搬入方法についてお聞かせください。お客様のクラス分けに合わせてサイズ選別を設計し、タイミングとコストについてご説明します。KOMPASSのプロジェクトの多くは、6〜8週間で稼働を開始します。

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