2023年より、絞り弁の異音の発生原因の特定と解決を目的として、
広島工業大学工学部様と流体の流れと絞り部分を通過する際に発生する異音についての共同研究を行っております。
定期的にミーティングを行い、絞り弁から異音が発生する原因や条件、異音対策の可能性がある形状など改良案の話し合いを行っております。
弊社では、ミーティング内容をもとに異音対策の可能な部品形状の設計と試作品の製作、社内試験機を使用した異音の確認や比較を行い、大学では、シミュレーションソフトを使用した異音が発生した部品形状の流体モデルの作成、異音の原因の検証を行っております。
2024年には、弊社オリジナルの新製品であるスロットルチェックバルブでどのような流れが発生するか検証やシミュレーションを行ってきました。
2025年には、バルブの絞りで発生するキャビテーションの原因追及とそれに対する絞り部の変形を変更したキャビテーション対策の試作品の製作と実験などを行い、特許出願できるようにミーティングを行ってきました。
ミーティングに持ち込んだ議題について、大学側からデータの取得方法や見せ方のアドバイス、流れの予想や必要な情報を得るための計算方法など専門家目線から意見をいただけるため、打合せ参加社員の知識向上にもつながっています。
※上記共同研究につきましては、特許権の出願をしております。
2021年より、部品の検査精度、検査処理数の向上を目的として、
九州産業大学理工学部（福岡県福岡市）とAI（人工知能）を活用した部品の不良検査システムに関する共同研究を行っています。
これまでの研究では、微小で形状や色が多様なキズ、打痕、錆などの不良を高精度に判別するため、撮影光度や背景などの間接的要因の最適化、高解像度での撮影条件の確立などに取り組みました。
そして、判別精度をより高めるために、撮影された画像を画素毎に複数の色情報へ数値変換したのち、その数値データを高速フーリエ変換して学習に用いられるデータを作成する手法を考案。特許も取得しました。
＊特許第7583395号：画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および画像分類装置、ならびにこれにより生成された学習済みモデル
最近では、3Dモデルから生成された画像を用いたニューラルネットワークの学習、Variational Autoencoder（VAE）およびその派生技術（β‑VAE）の活用、加えて画像処理、セマンティックセグメンテーションを組み合わせることで、部品の様々な個所に生じた打痕、錆、表面粗さなどの外観異常を高精度に検出する検査アルゴリズムを構築し、特許出願をしております。
現在、この検査アルゴリズムの高度化および処理速度の改善を進めるとともに実証実験を繰り返し、これまでに得られた技術の再現性や安定性を検証しております。
また、国内各地の展示会において試作機によるデモンストレーションを積極的に実施しながら、実際の生産現場で運用可能な検査システムの実現に向けて改良を進めています。
※上記共同研究につきましては、特許権の出願をしております。
FUJI-TECHNO INTERNSHIP
フジテクノでは、毎年インターンシップの受入れを行っております。
専攻分野や興味に合わせて実施内容を構成いたします。
ぜひお気軽にお問い合わせください。
※先輩方の体験談や動画などもご覧いただけます
詳細はこちら ＞＞
