工学部 工学科 教授 姜 有宣
工学部 工学科 教授 辛 徳

本研究では、車体のプラスチック部品の色検査のため、ロボットアームとカラーセンサを組み合わせた新
たな自動化システムを提案する。
このシステムは、多種多様な色や形をした自動車部品の検査工程を深層学習とロボットアーム技術を利用し、自動化を目指す。
精密な検査工程作業が可能なことからヒューマンエラーを防止し、製造業における効率性と品質の向上に期待できる。

令和5年度研究成果ダウンロード

近年、工場の自動化ではAIやIoTの技術を導入し、センサやデバイスをネットワークに接続し、リアルタイムでデータを収集、分析を行い生産プロセスのモニタリングやリモート制御、外観検査などを行っている。
特に画像認識の技術を利用し、外観検査システムを実装することで、”物体の形に異常がないか””異物が混入していないか”などの検査を行っている。このシステムは、自動車製造の車の組み立てラインや食品産業における外観検査などに用いられている。

本研究では自動車部品の生産ラインで塗装したプラスチック部品の色検査を自動的に行うシステムを提案する。ここで色検査というのは、塗装したプラスチック部品の色が元々提供された基準色に比べてどのくらい色差があるか調べる作業である。その作業を人間の目に依存するとヒューマンエラーが発生する恐れもあるからロボットやAIを導入することで、人間が検査を行うより作業の効率や安定が望める。
提案した色検査システムは、高い精度のカラーセンサとそのセンサを制御するアクチュエータが必要となる。ロボットアームの先端にカラーセンサを取り付けることにより、色検査システムの自動化を図る。