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外観検査の基準を作るには?基準書の作成方法と検査方法について

ホワイトペーパー

本紙では定量化が難しい外観検査基準書の作成のコツについてご紹介しています。判断基準が難しい外観検査の基準にお悩みの方はぜひご覧ください。

外観検査には自動化しやすい項目と、自動化が難しい項目があります。自動化しやすい
項目は、良品と不良品の違いがはっきりしており、その違いを定量化することが容易な
項目です。製品の外形などがそれにあたります。

一方で、自動化が難しい項目は、色むらのように定量化がしにくい項目であったり、
表面に付着した異物やキズなど、良品と不良品を見分けにくい項目です。
このような場合、通常は検査員による目視検査を行います。検査を人にゆだねる場合でも、
人による判断のばらつきをできるだけ小さくするために、検査項目ごとの良否判定基準を
設定することが重要です。

本稿では定量化が難しい項目の外観検査基準書の作成のコツについて紹介します。


目次
1.自動化が難しい外観検査項目とは
(1)色味
(2)キズ
(3)異物
2.外観検査基準書の作成
(1)項目
①検査項目の定義
②検査方法
③検査担当者
④管理方法
⑤不良時の処置
⑥その他の項目
(2)検査基準書の例
3.外観検査工程の構築
(1)拡大鏡
(2)外観検査支援システム

キーワード
外観検査、顕微鏡検査、顕微鏡、品質、不良品、キズ、傷、異物、基準、基準書、製造業、生産ライン、色ムラ、自動化
FA、省力化、省人化、AI、ルール型、管理図、拡大鏡

このカタログについて

ドキュメント名 外観検査の基準を作るには?基準書の作成方法と検査方法について
ドキュメント種別 ホワイトペーパー
ファイルサイズ 783.7Kb
取り扱い企業 日本サポートシステム株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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タイトル 外観検査の基準を作るには?基準書の作成方法と検査方法に ついて解説 製造業は、良品のみを出荷して、不良品を市場に流出させないことが第一の使命です。 そのために、生産ラインでは外観を検査して不良の流出を防止します。 外観検査には自動化しやすい項目と、自動化が難しい項目があります。自動化しやすい 項目は、良品と不良品の違いがはっきりしており、その違いを定量化することが容易な 項目です。製品の外形などがそれにあたります。 一方で、自動化が難しい項目は、色むらのように定量化がしにくい項目であったり、 表面に付着した異物やキズなど、良品と不良品を見分けにくい項目です。 このような場合、通常は検査員による目視検査を行います。検査を人にゆだねる場合でも、 人による判断のばらつきをできるだけ小さくするために、検査項目ごとの良否判定基準を 設定することが重要です。 本稿では定量化が難しい項目の外観検査基準書の作成のコツについて紹介します。 もし、生産ラインに外観検査工程を導入して、 • 検査レベルを高めて品質価値を高めたい • 省力化、省人化してコストダウンしたい というご希望がございましたら、お気軽に画処ラボまでお問い合わせください。 外観検査の基準設定や、ルール型画像処理、AIによる画像処理まで、ご希望に対して 幅広い対応が可能です。 Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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1.自動化が難しい外観検査項目とは

目次 • 1.自動化が難しい外観検査項目とは o (1)色味 o (2)キズ o (3)異物 • 2.外観検査基準書の作成 o (1)項目 ▪ ①検査項目の定義 ▪ ②検査方法 ▪ ③検査担当者 ▪ ④管理方法 ▪ ⑤不良時の処置 ▪ ⑥その他の項目 o (2)検査基準書の例 • 3.外観検査工程の構築 o (1)拡大鏡 o (2)外観検査支援システム • 4.画像処理技術を用いた外観検査の最適化は画処ラボへ 1.自動化が難しい外観検査項目とは 画像処理による外観検査を導入する際、ハードルとなるのは定量化の難しい検査項目です。具体 的にどのような項目が該当するのか紹介していきましょう。 (1)色味 製品表面の色味の違いは定量化が難しく、自動化が難しい項目です。特に切削油を 除去するための洗浄工程後の水シミや、銅基板の酸化などが代表例です。 これらは画像処理による定量化が難しいため、人による検査を行うことが多い項目となります。 (2)キズ 製品表面に入るキズも、ケースによって定量化が難しくなります。たとえば、部品を Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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2.外観検査基準書の作成

切削して製造する場合の切削痕(ツールマーク)は良品と判定し、切削痕と異なるキズは 不良としたい……といった場合、画像処理装置による自動判別のハードルは上がります。 このような場合、人による検査で不良となるキズを判別せざるを得なくなりがちです。 (3)異物 発生する異物の大きさや、異物が付着する場所を予測できない場合、定量化は困難と なります。さらに、異物の材質も特定できず、色味が定義できないことも多いでしょう。 異物のこのような特性から、画像処理装置による異物の判別も定量化しづらい項目と 言えます。とくに半導体素子のように表面に様々なパターンがある場合、異物の種類と 付着箇所によっては異物がパターンに埋もれてしまい、検出が困難です。 このような場合にも、人による検査に頼ることが多くなります。 これまで紹介してきた定量化の難しい項目も、画像処理技術の向上により徐々に対応可能と なってきています。 特に良品・不良品の画像から AI自らが判定基準を学習する「ディープラーニング」という 技術の発展により、従来は検査基準の定量化が難しかった領域においても、自動化が 可能となりつつあります。 とはいえ、導入コストなどの問題から、人による検査に頼るケースはまだまだ多いと言えるでしょう。 2.外観検査基準書の作成 人による外観検査を行う場合、人による検査結果のばらつきを防ぐため、外観検査基準書を 用意する必要があります。検査基準書は良否の判断のガイドラインとなるモノですので、 検査の際に見える位置に掲示して日常的に利用します。 ここでは外観検査基準書の構成について説明します。 (1)項目 ①検査項目の定義 まずは検査項目を定義します。 検査項目を決める観点は、 • 製品の機能 • 顧客要求 • 法規制 Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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• 工程能力 などが挙げられます。これらの観点から、製品のどの部位が、どのような状態になっていると 不良とするのかを決めていきます。 外観検査で定量的に示せない項目は、良品写真の他に、不良モードごとに良品限度・ 不良品の写真を検査基準書に添付します。 ②検査方法 次に、各検査項目をどのように検査するのか、検査方法を決めます。 検査基準書には検査の頻度、検査サンプリング数、測定器を記載します。 ③検査担当者 検査において技能が必要と考えれられる場合は、検査員も認定制にします。 検査基準書には検査員の役職や必要な資格を記載します。 ④管理方法 定量化できない項目は、計数値を管理するタイプの管理図で品質を管理します。 この管理図には、 • c管理図 • u管理図 • np管理図 • p管理図 の 4種類があります。検査基準書には使用する管理図の種類を記載しましょう。 用いる管理図の種類は、 a)管理したいのは不適合数か不適合品数か b)サンプルの大きさ(ロットの大きさ)を一定にできるか否か で決定されます。 まず、a)管理したいのは不適合数か不適合品数か、について説明します。 不適合数とは、1つの製品に対し、あるモードの不良となる箇所がいくつあるかをカウントした 値をいいます。 また不適合品数は、不良となる箇所を含む製品の数をいいます。 したがって、1つの製品を検査したときに、5か所に異物付着の不良がある場合、不適合数は 5、不適合品数は 1 となります。 次に、b)サンプルの大きさ(ロットの大きさ)を一定にできるか否かを考えます。 生産数量が安定している生産ラインでは、ロットサイズを一定にすることができます。 一方、市場要求に対してフレキシブルに生産品目と数量を変動させるラインでは ロットサイズを一定に保つことが困難です。 Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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このように、ビジネスモデルによりロットサイズを一定にできるか否かが決まります。 上記 a)、b)の 2軸を元に、使用する管理図は以下のように使い分けられます。 管理対象 サンプルの大きさ 管理図でプロットするもの c管理図 不適合数 一定 不適合数 u管理図 不適合数 一定でない 不適合率(=不適合数/サンプル数) np管理図 不適合品数 一定 不適合品数 p管理図 不適合品数 一定でない 不適合品率(=不適合品数/サンプル数) ⑤不良時の処置 不良品が発生した場合の処置についても記載します。手直しの可否や、不良品の分析の要否、 保管の要否などを記載します。 ⑥その他の項目 ①~⑤の情報の他、検査工程の基本情報(ライン名、工程名、工程番号、品名、品番)や、帳票の 承認印、改訂履歴などを必要に応じて記載します。 (2)検査基準書の例 以上の項目をまとめて帳票にしたものを示します。 Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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これはあくまで、必要最低限の情報である点に注意してください。各社の事情に応じて必要な 情報を記載しましょう。 先にも述べた通り、検査基準書は日常的に確認しながら検査を行います。したがって、 良品限度や不良品の写真が鮮明に見えることが第一優先です。 さらに使いやすさを考慮して、1枚にまとめることが望ましいでしょう。 Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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3.外観検査工程の構築

3.外観検査工程の構築 (1)拡大鏡 手で製品を持っていろいろな角度から確認したい場合には拡大鏡を用います。 拡大鏡とは、大きな虫眼鏡のようなものです。ただし手で持つのではなく、作業台に 取り付けるタイプを採用しましょう。両手が空くので作業性が向上します。 作業ブースの構築も含めて、数万円で導入が可能です。 (2)外観検査支援システム 製品の搬送と製品外観の撮像までを自動で行い、撮像した結果を検査員がモニタを 確認しながら良否を判定します。 この場合、検査員はラインとは離れた場所で作業することも可能です。 人による検査ならではの、製品を傾けたり、反転させたりする動作も、ロボットを遠隔操作して 実行できるシステムもあります。 カ撮像機器の性能や、ロボットの有無などで大きく左右されますが、簡素なシステムでは 数十万円から構築することが可能です。 さらにこのシステムを応用すると、外観検査を自動外観検査と作業員による外観検査の 組み合わせで、検査の信頼性を保ちながら検査コストの削減を実現することができます。 本稿での検査対象は、定量化がしにくく、自動外観検査が困難な項目の検査です。 検査の信頼性を確保するために作業員による検査を行うのですが、全数を人が検査すると、 多くの検査工数がかかります。そこで、まずは自動外観検査を行って、自動外観検査が 不良判定した場合のみ、外観検査員が再検査する形をとるのです。 検査ラインが 1号ライン・2号ラインと複数ある場合でも、ここで紹介したような 外観検査支援システムを用いれば、検査員は同じ位置にいながら、各ラインから送られてくる 不良判定の画像を再検査することができます。 Copyright 2022 Japan Support System Ltd.
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4.画像処理システムの導入のご相談は画処ラボまで

4.画像処理システムの導入のご相談は画処ラボまで 画像処理の目的は、画像から検査対象が仕様どおりの形状か、キズがないかなどを調べ、 不良であれば除去し、その画像から原因を調べることです。 画像処理の方式は、いろいろなものが考案されて、実用化されています。ノイズが乗る、 画像に歪みがあるなどの課題も、いくつかの画像処理方式を組み合わせて処理すれば、 検査対象の形状を測るソフトを適用することが可能です。 画像処理の問題は、得られた画像から、どのような処理を加えれば、形状判定ソフトが 動かせるかの判断と言えます。 多くの画像処理を手掛けた SIer などを頼ることで、どのような前処理を加え、どのような 加工をすれば、ワークの検査ができるといった判断ができるでしょう。 画像処理システムの導入をご検討の際は、多数のメーカーの協力や実績を持つ 画処ラボまで、お気軽にお問合せください。 【画処ラボ運営会社】 日本サポートシステム株式会社 所在地 :茨城県土浦市卸町 2丁目 13-3 TEL :050-1743-0310(代表) WEB 問合せフォーム:https://jss1.jp/contact/ 日本サポートシステム HP:https://jss1.jp/ 画像処理検証施設「画処ラボ」:https://gasho-labo.jp/ 保守メンテナンス・中古機器販売サイト「SAPO+(サポタス)」:https://sapotas.jp/ 産業用ロボット特別安全教育「Robodemy (ロボデミー) 」:https://jss1.jp/robodemy/ Copyright 2022 Japan Support System Ltd.