塗装部品の色判定分析と判定の自動化により、職人の技能をデジタル化して伝承することに貢献

職人の熟練した技術が求められる塗装業界。近年では自動車製造を中心としてロボット化/自動化が進んでいます。しかしながら、お客様の心を動かすような美感が求められる部品に対しては、まだまだ職人の目視による判定が基準として必要不可欠になっています。目視判定の中でも特に数値化が困難な『塗装の出来栄え』を判断するためのデジタル化に挑戦しました。

課題

✖ 自動車部品の塗装において現状は職人の目視判定に頼っている『発色状態の良し悪し』を判定する基準の数値化 / 標準化を行いたい。

解決策

✓エンジニアでは見分けが付かない『同色微差異の塗装』に対して職人が5段階評価を行う。 ✓ハイパースペクトルカメラにより記録された画像データの中の、約20属性を用いてBIGDAT@Analysisでクラスタリングすることでデータを可視化し、５段階評価の結果と比較する。

効果

◎クラスタリングによりデータの可視化を実施したところ、職人の評価値に沿って線形的にエリアが形成されそれぞれが綺麗に分かれたマップを得ることが出来、職人の判定とクラスタリングによる分類結果において一致する事が判明しました。 ◎それにより判定結果が可視化出来る事を示し、職人の評価基準のデジタル化、判定自動化に目途を立てることが出来ました。