光学式測定が製造効率をどう高めるか — 自動化との融合で進化するメトロロジー

最近、光学式測定と自動化の組み合わせの威力が認識されつつあります。測定作業の自動化がなぜこれほど重要なのでしょうか？

「測定を品質ラボからプロセス現場へ移すことで、全体的な品質が向上し、製造自動化自体もより効率的になります」と、Carl Zeiss Industrial Metrology LLC（ミシガン州ブライトン）のロバート・ワシレスキー氏は語ります。「『Metrology Optimized Manufacturing（MOM：測定による製造最適化）』は、確実に見られるトレンドです。」同氏は、測定が製造を可能にするわけではない——製造はすでによく機能している——が、それを最適化してさらに良くするものだと強調します。

氏によると、光学式測定はその速度ゆえに、自動化を強化する最良の手段となり得ます。その他の利点として、自動車ボディ鋼板、複合材部品、デリケートな外科用インプラントなど、繊細な表面に傷をつけたり変形させたりせずに測定できることが挙げられます。また、測定デバイスを用いてロボットを精密に動かすことで、ロボットの位置精度を数ミリから100μm以下に高めることも可能です。

MOMを拡大するには、顧客教育の拡大が必要だとワシレスキー氏。今日の製造エンジニアは、自社の工場がどれほど最適化できるかを認識していない可能性があります。

「特に自動車分野において、Metrology Optimized Manufacturingによって製造効率を比較にならないレベルで向上させるポテンシャルがあると考えます」と同氏。このコンセプトは製造業者に浸透しつつあり、光学式測定市場の自動化分野は年間約20%成長しているのに対し、その他の品質関連市場は約6%の成長にとどまっていると指摘します。これは、コンタクト プローブより光学式測定手法への顧客受容が高まったことが大きいと分析。技術の向上、光学手法の選択肢増加、高速コンピューティング プラットフォーム上の処理ソフトウェアの劇的な改善が背景にあります。「原理は同じですが、遥かに高性能になりました。」

高速光学、優れたアルゴリズム、強力なコンピューティングの融合好例が、Zeiss AIMaxクラウド光学3Dセンサーです。構造化光システムに分類され、1つのプロジェクターと1つのセンサーのみで構成されます。これによりよりコンパクトなセンシング ヘッドを実現しましたが、より重要なのは、システムが点群から特徴（穴、スロット、リベット、Tピンなど）を通常0.5秒未満で高速測定するようプログラムされている点です。点群自体を最終結果とするのではなく、特徴量を直接出力するため、自動車鋼板やBIW（ボディ イン ホワイト）部品のインライン検査に最適です。センサーとロボット移動を含め、300μm以下の測定精度をシックスシグマレベルで提供可能と述べています。

Zeissは、ニアライン測定ソリューションや、品質室に行かずに現場近くでCMMレベルの精度を得られるオフライン測定用の高速光学システムも提供しています。AIBoxはその完全なシステムで、デジタル縞投影システムと標準的な写真測量デバイスの両方を用い、VDI 2634標準で球面誤差40μm未満の測定が可能です。最大2000mm、1000kgまでの大型部品に標準対応します。

自動化と部品管理

自動化システムに組み込みやすい光学測定デバイスの一つが、精密移動テーブル搭載のビデオシステム、例えばNikon iNEXIVシリーズです。カメラを内蔵するため、バーコードやQRコード読み取りなどのビジョン タスクに容易に適応でき、新たな可能性を開くと、Nikon Metrology（ミシガン州ブライトン）のプロダクト マネージャー、ネイト・フロスト氏は語ります。「部品に刻印された部品番号や、部品に同梱される印刷用紙のテキストデータも読み取れます。」これにより、バーコードを読み取って部品を特定すれば、正しい測定プログラムを呼び出し、その結果をその部品のレポートに自動記録でき、自動化が次のレベルに進みます。

これはスマートファクトリーとIIoTの発展において特に有用です。「これらは従来の自動化タスクではありません」とフロスト氏。「測定システムへの自動部品搬入は、どの測定機メーカーでも対応可能なはずです。一方、バーコード読み取りは『意思決定』に関わるものです」と同氏。人的要素を排除しながら品質を高めます。

効率的な部品プログラム作成手段も同様に重要です。業界の共通トレンドに従い、CADモデルをオフラインで読み取ってプログラムを作成する機能が、NikonのCMM-Manager 3.6で利用可能になりました。これはNikonビジョンシステム用サポートソフトウェアの最新版です。「従来のソフトウェアではジョイスティックによるティーチインのみでした」とフロスト氏。「これはビデオ測定プログラムとしては比較的新しい機能です。」なぜか？ コンタクト プローブやレーザーラインセンサーのオフライン プログラミングとは異なり、ビデオ プログラムは照明、エッジ効果、反射面からのグレアなど、ビデオ特有の効果を考慮しなければならないからです。「シミュレーションを実行し、検査結果をリアルタイムで検証できます。実際、CADモデルがより完全であればあるほど、検査プロセスはより効率的になります」とフロスト氏。「ビジョン、オートフォーカスレーザー、ロータリーインデクサー、触覚入力により、従来のビジョンシステムでは見えない特徴や形状も測定可能です。」

なぜ自動化への推進があると考えるか？ 「共通の分母は、企業がワークフォースとオペレーションをリーン化していることです」とフロスト氏。「従業員により柔軟性を求め、CNCフライス盤と測定システムの両方を操作できることを期待しています。これは全般的に見られますが、特に従業員が何でもこなす必要があるジョブショップで顕著です。測定の自動化はこれを容易にします。」

大量生産の自動車向け

「光学測定技術の精度と速度が、自動化に最適なのです」と、Jenoptik（ミシガン州ロチェスターヒルズ）のセールス、マーケティング、サービス担当バイスプレジデント、アンドレアス・ブラインド氏も同意します。Jenoptikは、主にインプロセス制御向けに、空気マイクロメータ、接触ゲージ、高速光学センサーなど幅広い測定センサーを提供。「それぞれに適した用途があります。光学手法は汚れや油のある環境では機能しにくいですが、部品に触れられない場合や速度が必要な場合に、遥かに柔軟で有用です。」

JenoptikのOpticlineシリーズは、シャドウグラフ法を高速自動キャビネットにパッケージ化したもので、シャフト測定に最適です。シャドウグラフシステムは、回転部品、軸対称でないカムシャフトやクランクシャフトの測定に適しています。世界で2,500台以上のOpticlineシステムが、大小さまざまなサイズと機能で導入されています。例えば、工場で選択されたSPCシステムで迅速な監視を行うためのSPCインターフェース搭載Opticlineステーションシリーズがあります。精度はMPEで表され、直径測定で(1.5 + L/200)μm、測定速度は最大80mm/秒に達します。

光学インプロセス制御のもう一つの重要機能は表面欠陥検出だとブラインド氏。「当社のOptisense技術は、独自センサー、照明、自動化、ソフトウェアを組み合わせ、表面と部品の微細な欠陥さえ検出します。」特に今日の燃費と排ガス規制の観点から、エンジンシリンダーボアの表面欠陥検出は極めて重要です。アルミブロックにおける厚く重いスチールスリーブに代わるプラズマ溶射ボアの登場で、表面欠陥検出の重要性がさらに高まっています。「当社のIPSライン ボアセンサーは、使用センサーにより4〜150mmのさまざまなボアサイズに対応し、30μmまでの欠陥を検出可能です。通常自動化されていますが、セミオート版も用意されています。」自動化は特に自動車セクターで重要だと同氏。「当社装置の80%が現在自動車向けです。」

新センサー、更なる自動化

測定プロバイダーにとってもう一つの厳しい現実は、品質チェックが単なるコスト、生産におけるロスタイムと見なされがちだということです。これはAlicona（オーストリア、グラーツ）の社長兼CEO、ステファン・シェーラー氏の指摘です。同氏は測定が価値を生み出せると主張します。「測定を用いて製造プロセスを適応させ、能動的に製造を改善し、より柔軟にできれば、大きな違いを生むと考えます。」特に、成長するスマート製造/インダストリー4.0ムーブメントにおいて、測定結果は不可欠だと信じています。「機械に『スマートな目』を与える必要があります。」

Aliconaは、「フォーカスバリエーション」と呼ばれる比較的新しい測定原理に基づく革新的企業です。この技術は、限定された被写界深度を用いて高解像度の表面データを取得します。共焦点イメージングや光学切断に似ていますが、カラーデータも提供する点でより高度です。表面形状と粗さの両方を測定し、特に生産現場で有用です。「当社技術は、公差が20μm以下の微小・精密部品の高精度測定に適しています」とシェーラー氏。最適動作にはRa 9ナノメートル以上の表面粗さが必要。データ速度は最大170万点/秒。

切削工具のエッジプレパレーション測定で成功を収めた後、製品ラインを拡大し、センサーを自動化しました。

自動化はシェーラー氏の描く「スマートな目」のビジョンに不可欠で、協働ロボット（コボット）を採用しました。なぜコボットか？ 「より高精度かつ少量多品種へのシフトが見られます。以前は100万個同一品を作っていましたが、今日は5万個作って次は7.5万個別品種に切り替えるといった具合です」と同氏。こうしたフレキシブルな製造環境で、コボットが作業者を支援し、価値を生むと信じています。「コボットを移動式プラットフォームに搭載し、工作機械に容易に移動できるようにしています。」ユーザーが次の部品番号向けの主要パラメータを幾つかチェックしてセットアップすれば、次のタスクへ移れます。

Aliconaの最新製品は、長尺丸工具用とタービンディスク用の2つのコボット製品です。工具ソリューションは、エッジプレップ測定の専門性を9軸測定と携帯型プラットフォームで拡張。ディスクソリューションでは、測定センサー搭載ロボットアームをオペレーターが目的の表面位置へ操作。センサーに統合ジョイスティック付き2つのハンドルを装備し、スマートフォンアプリでライブビューを見ながら手動/自動の精密位置決めと測定が可能です。

標準ソリューション、フレキシブルな自動化

既存測定デバイスを中心に標準自動化ソリューションを開発するトレンドも一般的です。測定企業は今、ロボット、囲い、治具を統合した標準ソリューションを提供しています。通常あるクラスの問題を対象とし、メーカーのスループットと公差要件に合わせて調整可能です。

2014年、Hexagon Manufacturing Intelligence（ロードアイランド州ノースキングスタウン）は、WLS（白色光スキャナ）構造化光デバイスを用いた「360 Smart Inline Measurement System（360 SIMS）」を発表。Hexagonによれば、WLSを核としたインラインシステムは、自動車ボディインホワイト生産に最適で、WLSは近傍振動に比較的鈍感で、ミリ秒単位でデータ収集可能です。さらに高速化のため、360 SIMSはギャップ&フラッシュ、穴など選択した特徴のみを収集すると、Hexagonプロダクトマネージャーのアミール・グリンボイム氏。

Hexagonは2016年9月、インライン製品に「360 Flexible Measurement Cell（360 FMC）」を追加しました。「既製ソリューションは、設置、統合、安全プロトコル組み込みにおいて強力かつコスト効率に優れます」とグリンボイム氏。「エンジニアリングと設計の総コストを一度で削減できます。」360 FMCの安全プロトコルはANSI RIA 15.06-2012標準に準拠。部品サイズは長さ2.2m、重量1500kgまで対応。

基本構成は、FANUC M-710iC/50ロボットにHexagon WLS400Aセンサーを搭載し、CoreViewソフトウェアで駆動するエンクロージャー。部品は選択構成に応じて1〜3台のターンテーブルに固定されます。「モジュラーでフレキシブルなソリューションにより、顧客はセルを測定だけでなくスループット対応にも活用できます」とグリンボイム氏。「製造ライフサイクル全体を通じて変化する条件に適応させたかったのです。」ターンテーブルの増減はプラグアンドプレイで可能で、大規模な再設計や再統合は不要とのこと。

360 FMCは部品にリファレンス ターゲットを必要とせず、補正プログラム付きロボット動作に依存します。「特徴タイプにより100〜150μmの精度で測定可能で、典型的な自動車鋼板用途に適しています」とグリンボイム氏。