高度な3Dレーザースキャニングによる金属表面の塗装欠陥検出

2024年2月20日

3Dレーザースキャニングを用いた金属表面の塗装欠陥分析

• 著者：Brian McMorris
• コボットリフィニッシング
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著者：Brian McMorris

Futura Automation, LLC 社長

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米国中西部のメーカーはロールアップドアを製造し、事前押出成形された金属ストリップ（スラット）を購入し、組立前に下地処理と塗装を行っています。このメーカーは、品質に関する懸念の解決策を求めてFutura Automation, LLCのDon Nedvedに相談しました。塗装プロセスは塗料の層で構成され、クリアコートで仕上げられます。塗装/クリアコートプロセス後、スラットは完成ドアに組み立てられ、人間が目視で塗装欠陥と金属のへこみを検査します。#塗装欠陥は通常、クリアコート中の塵粒子であり、人間の目で観察可能です。しかし、多くの場合、このような低高さプロファイルの欠陥は、人間の触覚ではほとんど感知できません。

これらのわずかな欠陥は組立後に特定されるため、完成組立にすでに費やされたリソースを保全するため、欠陥はウェットサンディングと手作業による研磨で修正されます。このプロセスが日々の完成品スループットのボトルネックになっているのは驚くことではありません。顧客は、塗装表面を検査し、A) 不良スラットを組立プロセスから除外して自動再表面処理する、または B) ロボットまたはコボットを使用して欠陥箇所を特定し、サンディングまたはバフ研磨で再表面処理する、というソリューションを求めています。

Futura Automationは、レーザー検査の専門家Jake Haefner氏と提携し、塗装表面の異常、クリアコート中の粒子とへこみの両方を容易に発見・識別できるソリューションを設計しました。（仕上げプロセス前にへこみをスキャンすることも提案されています。）まず、塗装済みピースのグレースケール画像と高さ画像をご覧ください。このアプリケーションには#LJX8080と3Dコントローラーを使用します。このモデルは12.5ミクロン、つまり人間の髪の毛の約1/8の精度です。このアプリケーションに必要なすべてのツールと処理能力はコントローラー内に含まれています。システムには画像とデータの表示用モニターのみが必要です。

以下は欠陥の拡大ビューと、欠陥を横切る2Dプロファイルで、幅と高さの測定を300ミクロンの範囲（-14.7mm〜-14.4mm）をカバーするカラースケールで示しています。

欠陥ツールは高さデータを取得し、それをグレースケールの濃淡（通常は人間の理解を良くするために色で表示）に変換し、コントラストを識別できるようにします。複雑な技術ですが、本質的にはツールは高さの範囲、たとえば0mm〜1mmを取り、最低値（この例では0mm）を濃淡「0」または完全な黒に、最高値（1mm）を濃淡「255」または完全な白に割り当てます。最低と最高の高さの間の高さデータは、濃淡「0」と「255」の間のグレースケールに割り当てられます。この高さデータをグレースケールに変換することで、レーザースキャナーは特定のコントラスト変化を識別し、傷、へこみ、膨らみ、異物粒子などの欠陥を見つけます。以下は、プラス記号で欠陥をマークした塗装部品の画像で、システムに識別させるよう教えた欠陥です。セグメントサイズ（欠陥サイズ）と欠陥レベル（欠陥深さ）を調整して、許容できないと見なされる欠陥のみを拾うようにできます。また、部品上の欠陥のサイズと数量に制限を設定できます。

以下は欠陥のコントラストビューです。これはプロファイラーが欠陥を識別し判定する際に実際に見ているものを表しています。

スキャンしたさまざまな欠陥とそのプロファイルビューの画像をさらにいくつか添付しました。Futura Automationに部品をスキャンして欠陥を検出してほしい場合、本番システム開発前の概念実証（PoC）を実施いたします。