Research


インテリジェントロボット生産システム

ソルダリングロボットの動作を材料工学に基づいて適切に生成するとともに，ただ決められた動作で製造を続けるのではなく，接合部に対してAI学習による自動視覚検査を行い，外乱要素によるソルダリングの不具合を監視できるシステムの構築を目指しています．

  1. 機械学習を用いた自動視覚検査
    電子機器の大量生産において，ソルダリング接合部の全点検査を人手で行うことは限界を迎えています．光沢や滑らかさといった定量化が難しい品質基準が自動化の壁となってきましたが，本研究では画像処理と機械学習を駆使することで高速・高精度な全点検査を実現し，熟練検査員の感覚に頼っていた品質保証を，データと知性の力で再定義する-次世代のものづくりを支える自動検査システム構築-に取り組んでいます．     関連論文：Journal of Japan Institute of Electronics Packaging, Vol.16, No.3, pp.206?210 (2013).
    MachineL

  2. ロボットソルダリングパラメータの自動生成
    高齢化による熟練技術者の減少は，精密ソルダリングを要する製造現場に深刻な影響を与えています．既存ロボットは新製品ごとに専門家による教示(ティーチング)が必要で，導入コストが課題でした．本研究では，設計情報と材料データから熱伝導シミュレーションと視覚情報を利用したはんだ供給・加熱条件の自動決定と自動補正により，教示無しに「誰でも・どこでも・すぐに」高品質なソルダリングを可能にするシステムを構築しています．
    関連報告：Proc. of Microjoining and Assembly Technology in Electronics Plus, 60 (2025).
    SolderParameter