用途・導入事例別紹介
目的に応じたカメラ選定を実績から導く
産業用カメラは、製造や検査などの現場で幅広く活用されており、用途に応じて必要とされる機能や性能が大きく異なります。目的に適したカメラを選ぶことで、作業の精度や効率を大きく向上させることができます。導入には用途に応じた適切な選定が重要です。
主な用途カテゴリ紹介
組み込みシステム
産業用カメラは、装置やシステムに組み込まれた状態で使用されることが多く、専用機器の一部として動作します。例えば、自動検査装置や測定装置、検出システムなどに内蔵され、限られたスペースでも安定した画像取得が可能です。用途に応じて柔軟な設計・構成ができるのが特長です。
小型デバイスへの搭載
ハンディスキャナーやポータブル検査機器など、コンパクトなデバイスへの搭載にも適しています。軽量かつ小型ながら高性能を発揮し、持ち運びやすさと操作性を両立。省スペースな装置に組み込むことで、現場での使い勝手が大きく向上します。
計測用途
産業用カメラは、高解像度の画像をもとに精密な位置・寸法・角度などを測定することができます。非接触で高速に計測できるため、製品検査や寸法評価、組立精度確認など、製造現場での品質管理やプロセス改善に広く貢献しています。
ロボットビジョン・マシンビジョン
カメラによる画像認識を通じて、ロボットが対象物の位置を把握したり、作業対象を自動で認識したりする用途です。位置決めやピッキング、分類など、製造工程の自動化・省人化において不可欠な技術として活用されています。
製造ラインでの外観検査・識別
製品のキズ・欠け・異物混入といった不良検出や、バーコード・ラベルの読み取り、品種判別など、製造ライン上の多様な検査工程に活用されます。人の目では難しい部分も安定かつ高速にチェックでき、品質の安定化に大きく寄与します。
業種別導入事例
事例1 倉庫業におけるピッキング自動化
課題
- ● 手動によるピッキング作業は時間がかかり、ミスや属人化が課題となっていた。
提案
- ● 3Dカメラと画像認識システムを組み合わせたロボットピッキングの導入を提案。
- ● 対象物の位置・形状を正確に把握し、自動で取り出せる構成に。
改善結果
- ● ピッキング精度の向上により誤出荷が減少。
- ● 人員リソースを他工程に再配置でき、生産性が大幅に改善。
事例2 製造ラインの外観検査自動化
課題
- ● 目視検査では微細なキズや欠けの見逃しが多く、品質のばらつきが問題に。
提案
- ● 高解像度産業用カメラと照明を組み合わせた外観検査システムを導入。
- ● 画像処理で不良品を自動判定できる構成を提案。
改善結果
- ● 検出精度が大幅に向上し、品質の安定化に成功。
- ● 作業員の負担も軽減され、夜間無人運転への展開も実現。
事例3 布製品の自動ハンドリング
課題
- ● 柔らかく不定形な布地の仕分け・折りたたみ作業が自動化できず、作業効率が伸び悩んでいた。
提案
- ● 2Dおよび3Dカメラを用いて布地の形状をリアルタイム認識するシステムを導入。
- ● AIロボットと連携し、布の位置や折り目を自動判別。
改善結果
- ● 作業時間が約50％短縮し、安定した品質を確保。
- ● 人手による作業のばらつきも解消され、再現性の高い運用が可能に。
導入フロー
STEP1
ヒアリング
STEP2
機種選定デモ撮影
STEP3
見積納期提示
STEP4
