塗装部品の色判定分析と判定の自動化・デジタル化により、職人の技能伝承に貢献

概要

自動車における塗装は、顧客の好みが反映される商品としての重要な要素の一つです。この発色の良し悪しは特に気になるところで、製造現場でも品質評価が厳しい所です。
今どきは塗装作業そのものは自動化が進んでいますが、結果の判断となると官能評価になる事から、まだまだベテラン作業者による判断が主流であり、そのためベテラン作業者の退社や引退となると技能の継承が難しく、簡便かつ有効な対策は打ち出しにくい状況です 。

課題と解決策

課題

自動車製造における外部塗装の発色結果の品質試験はベテランのカンコツによる官能的判断に頼るところが多く、デジタル化による人に頼らない技能継承は市販の様々なセンサ等を利用しても困難な分野の一つでした。

解決策

１．予備調査

現場経験のある技術者が、直接現場の状況をお聞きし、予備的なデータ解析などを行いながら、最適な解析方法を調査しました。

２．マッピング解析

具体的な塗装結果サンプルに対して市販の高精度カメラにより記録された画像データ中の20属性程を数値化し、この結果の分析値と、ベテランの評価値との関係を可視化しました。この結果から主要属性の差分比較により評価要因となる主成分の抽出を実施しました。