自動車内外装向け “耐傷つき性” を撮像するAIカメラを開発
最終更新日:2024/03/13
カトーテックは自動車内外装向けの”耐傷つき性(スクラッチ特性)”を可視化するAIカメラを京大発ベンチャーRUTILEAと協業し開発しました。通常のAIによる外観検査のみでは、評価対象物の表面の汚れや油により傷が検出できない問題点をRUTILEA独自の撮像アルゴリズムにより解決します。
このAIニュースのポイント
- カトーテックは自動車内外装向けの”耐傷つき性”を可視化するAIカメラを開発
- 通常のAI外観検査では、評価対象物の表面の汚れや油により傷が検出できない問題を解決
- 2021年8月より本格的に販売を開始
風合い試験機メーカーのカトーテック株式会社は、AI・ロボティクスなどの先端技術を駆使する京都大学発のスタートアップ企業、株式会社RUTILEAと協業し、自動車内外装向けの”耐傷つき性”を可視化するAIカメラを開発。2021年8月より本格的に販売を開始します。
年々、自動車内外装において軽量化や耐久性などの品質向上が図られる中「傷」の検査においてもより高い精度が求められています。近年、自動車窓ガラスのプラスチック化なども進み、傷つきや劣化を防ぐ表面処理の需要も高まっています。
風合い試験機メーカーのカトーテックは、2006年より自動車内外装・樹脂・フィルムなどに傷を付けて「耐傷つき性」を試験する「スクラッチテスター」を販売しています。自動車メーカーや樹脂・フィルムメーカーにご利用いただいておりますが、各社品質向上の動きを受けさらなる展開をすべく、今回スクラッチテスター専用のAIカメラを開発。AI外観検査自動化が注目される中、汚れや油などが付いた傷でも可視化を可能にする高度なAIカメラをRUTILEAと協業し実現しました。
撮影対象を3次元的な凹凸の情報と、模様などのテクスチャに分離します。この三次元情報を様々な方法で画像化し、ユーザーにとって定量的かつはっきりと見やすく表示します。
照明をコンピューター制御することにより、より多様な画像撮影が可能です。これらを元に傷を正確に可視化表面のテクスチャからの影響を極力小さくし、3D形状を画像化。
アルゴリズムのパラメータの微調整が可能。各ワークに特化した設定が可能で、分かりやすいユーザーインターフェースを搭載し、説明書不要なシンプルな操作性。撮影前の設定は明るさ調整を行うのみで、あとは撮影ボタンを押すだけで完了。取扱説明書がなくても操作できます。
明るさ調整やパラメータ設定(パターン9まで)、2階調化設定など各種撮影オプションも搭載。
スクラッチテスターでは、フィルム・プラスチック・自動車内外装材・塗膜材料などを剛体ピンによって引っかき、耐傷つき性(スクラッチ特性)を評価します。「スクラッチ特性の定量評価」や「塗装材料の研究」「傷発生のメカニズム解析」が可能です。これまで引っかきを行うことをメインとしたスクラッチテスターでしたが、RUTILEAとの協業により耐傷つき性の撮像も行うことで、より精度の高い試験ができる製品へと生まれ変わりました。
出典:PR TIMES
業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。
メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。登録無料です。
AI・人工知能記事カテゴリ一覧
AI・人工知能サービス
- 生成AI
- 画像生成AI
- ChatGPT
- AI研究開発
- LLM
- DX推進
- おすすめAI企業
- チャットボット
- ボイスボット
- 音声認識・翻訳・通訳
- 画像認識・画像解析
- 顔認証
- AI-OCR
- 外観検査
- 異常検知・予知保全
- 自然言語処理-NLP-
- 検索システム
- 感情認識・感情解析
- AIモデル作成
- 需要予測・ダイナミックプライシング
- AI人材育成・教育
- アノテーション
- AI学習データ作成
- エッジAI
- IoT
- JDLA
- G検定
- E資格
- PoC検証
- RPAツール
- Salesforce Einstein
- Watson(ワトソン)
- Web接客ツール
- サプライチェーン
- メタバース
- AR・VR・デジタルツイン
- MI
- スマートファクトリー
- データ活用・分析
- 機械学習
- ディープラーニング
- 強化学習
- テレワーク・リモートワーク
- マーケテイングオートメーション・MAツール
- マッチング
- レコメンド
- ロボット
- 予測
- 広告・クリエイティブ
- 営業支援・インサイドセールス
- 省人化
- 議事録自動作成
- 配送ルート最適化
- 非接触AI
業態業種別AI導入活用事例
今注目のカテゴリー
AI製品・ソリューションの掲載を
希望される企業様はこちら