従来の非球面レンズ検査技術は、主に防衛、航空宇宙、ハイエンド半導体リソグラフィー システムなどの最先端分野で出現し、進化しました。これらの従来のアプリケーションでは、業界には検査効率に対する非常に厳しい要件はありませんでした。理由は簡単、生産ロジックが「単品」か「複数個」だったからです。
極めて高い絶対精度を追求するため、エンジニアは何時間、場合によっては何日もベンチに座って、単一のレンズの表面形状を細心の注意を払って改良、校正、研磨することをいとわなかったのです。しかし、大規模な非球面レンズの生産に直面すると、この従来の「ゆっくりと綿密な」検査方法はもはや適用できません。
商業航空宇宙分野（衛星レーザー通信における非球面レンズの大量需要など）の爆発的な成長と、インテリジェント運転、携帯電話レンズ、ハンドヘルド機器などの分野での何百万もの精密成型ガラスレンズの大規模大量生産に伴い、従来の「ゆっくりと細心の注意を払う」検査方法は、オプトエレクトロニクス産業全体のエネルギー効率を妨げる「窒息の鍵」になりつつあります。
大手メーカーは、出荷検査、受入検査、試組立の打ち合わせを効率化するために非常に苦労しています。 I. 従来の検査における「スピードの原罪」と百万単位量産の存続危機 現在、国内大手光学メーカーが非球面・自由曲面のプロセス研究開発や量産全面検査に使用しているベンチマーク輸入装置は、UA3P（接触式三次元形状測定器）とLUPHOScan（非接触超精密光学式表面形状測定器）の2つです。確かに多用途で正確ではありますが、そのカタツムリのような速度は、何百万枚も出荷されるガラスモールドレンズを扱う場合、生産マネージャーや財務責任者にとって大きな障害となります。
●UA3P：プローブベースの接触スキャンを採用しており、スキャン経路を最適化しても、1時間あたり最大20個程度しかテストできません。最も重要なのは、基本的に 2D の面形状 (断面線データ) を取得するだけであり、視野全体にわたって非球面全体を完全に再構成できないことです。さらに、3D表面形状測定は効率のさらなる低下に直面しています。 2D 表面形状は解析中に重大な情報損失、特に非回転収差の損失を被り、解析結果と実際の結果との間に大きな差異が生じるため、光学エンジニアは常に解析に 3D 表面形状を必要とすることを強調する価値があります。
● LUPHOScan：多波長干渉走査による3D表面形状測定を実現しますが、ポイントバイポイント/サークルバイサークルスキャンの物理機構のため、1時間あたり10個程度の検査しかできません。ハイエンド家電やインテリジェント自動車の分野では、この非効率なテストがビジネス上の災害の連鎖反応を引き起こしています。ガラス成形プロセスは、温度制御、金型の磨耗、熱応力解放などの要因により、本質的に従来のプラスチック射出成形よりも歩留り安定性が低いことはよく知られています。さらに、ガラスレンズのコストが非常に高いということは、部品（単レンズ）の歩留まりが指数関数的に増幅されることを意味し、最終的なレンズの歩留まりを直接決定し、企業の最終コストと純利益に大きな影響を与えます。検査スピードが追いつかない場合、大手メーカーは高歩留まりの損失リスクを承知で「ギャンブル的なサンプリング」を選択するか、「サンプリング頻度を増やす」という選択をするが、固定資産投資や検査機器の減価償却費は経営者にとって気が遠くなる。
II. 「三段階の革新的機能アップグレード」につながる効率の質的変化 革新的で高効率な検査方法により、3次元全面形状の検査速度が10～20倍に向上できれば、大手メーカーにとっては輸入機械数台の購入コストを節約するだけでは済まないものとなるでしょう。これは、生産モデルと核となる競争力の点で、企業全体にとって革命的なアップグレードとなるでしょう。
具体的には、大規模製造業者が次の 3 つのビジネスおよびエンジニアリング レベルで質的飛躍を達成するのに役立ちます。
1. 第 1 レベル：検査効率の絶対向上（コスト削減と効率化の基本） 当初「分」、さらには「30 分」単位で計算されていた 1 品目の検査時間が、第 2 レベルまで直接短縮されます。光速入・光速出による本格的な3D表面形状検査。これにより、テスト ワークショップが「能力のボトルネック」から「自動化された生産ライン」に直接変換され、大量注文の配送スループットが完全に解放されます。
2. 第 2 レベル: ビッグデータに基づく試作組み立ての最適化 (「試行錯誤」から「エンジニアリングの確実性」へ) ハイエンドレンズの開発において、最も時間がかかる段階は「エンジニアリングの試作組み立て」です。大規模で完全なカテゴリの実際の 3D 表面形状データが不足しているため、従来の試用アセンブリでは、「運を試して最適な解決策を見つける」ために非常に少量のサンプル (たとえば、数十個のサンプルをサンプリングする) のみに依存することができ、デバッグ サイクルは数週間かかることがよくあります。第 2 レベルのテストが達成されれば、大手メーカーは試作組立プロセスの初期段階で、数万セットの実物大の 3D 表面形状のビッグデータを保有できるようになります。エンジニアはこのビッグデータを使用して、エンジニアリング試行アセンブリの組み合わせを最適化し、さまざまな表面形状の誤差分布を持つレンズの位置ずれを最適に調整し、アセンブリおよび調整段階でのレンズの全体的なアセンブリ歩留まりを強制的に向上させることができます。
3. 第 3 レベル: AI 製造モデルへの供給 (次元削減の究極の堀) 現在、世界は AI 分野におけるシリコンバレーの巨人たちの流星的な台頭に注目しており、私たちが目にしているのは主に AI が消費者の検索、コピーライティングの生成、またはコーディングにもたらす変化です。しかし、予想をはるかに上回る傾向として、AIがさらに成熟すると、メーカー間の競争は従来のチャネルや先行者利益に基づくものではなく、研究開発能力や組織管理能力の総合的な高度化に基づいた競争が行われるようになるということです。そして、ここでの中核となるエンジンは、AI の包括的なエンパワーメントです。
現在、大手光学会社がエンドユーザー顧客とコミュニケーションをとる際に最も誇れる資産は、設計能力、金型製造能力、または生産能力です。
しかし、私たちは、大手メーカーがインテリジェント製造分野で画期的な進歩を遂げれば、将来のビジネスコミュニケーションの標準が完全に書き換えられるだろうと大胆に予測します。その後、競争は AI コンピューティング能力、大規模なデジタルおよびインテリジェント モデルの機能、そしてその結果として得られる「究極の効率」、「究極のコスト」、「究極のユーザー エクスペリエンス」へと移行します。
これらすべてをサポートする基礎となるロジックは、依然として迅速かつ包括的で正確なデータです。自己学習用の大量の高周波、ナノメートルレベルの正確な 3D 表面データがなければ、いわゆる AI 製造の大規模モデルはソースのない単なる水にすぎません。高効率 3D 検査の核となる価値は、現実的で正確な 3D 表面データをメーカーの AI モデルに継続的かつ安定的に大量に入力できることにあります。
この膨大な量のデータに基づいて、AI は金型の変形、温度ドリフト、材料バッチ、最終表面形状の高次収差の間の非線形マッピング関係についてリアルタイムの洞察を得ることができ、それによって全体的な構成を継続的に最適化し、フロントエンド プロセス パラメーターを修正します。これは、生産競争力の根本的なアップグレードを表しています。企業の中核となる競争上の優位性は、「ベテランエンジニアの経験に基づく、ごく少数のサンプルによる試行錯誤」に依存することから、コンピューティングパワーとビッグデータに導かれた、グローバルにインテリジェントな閉ループに移行することになります。
AI モデルに最初にフィードした人が、最初に極度のコストと効率を達成することになり、光学製造の未来への唯一の切符を確保することになります。
Ⅲ． Zhixing Optics: CGH と自動化を組み合わせ、200 個/時間の奇跡の効率を目指します。大手メーカーが業界の状況を一変させるこのゲームに挑むのを支援するために、科学研究の専門知識と業界の経験の両方を備えた博士号チームを擁する寧波志興光学有限公司は、その切り札を明らかにした。
非球面の干渉測定プロセスにおいて、最も時間と経験を要し、最も非効率的なプロセスは、非球面のゼロ位置調整 (アライメント) です。高度な技術を持つ技術者でも、複雑な非球面に直面すると、偏心調整、傾き調整、戻り誤差の検出を繰り返すのに 2 分程度かかることがよくあります。 Zhixing Optics は、自社開発の CGH (Computer Generated Hologram) アライメント技術と高精度電気機械自動化システムを組み合わせて、ハードウェアとソフトウェアのソリューションの強力な組み合わせを提供しています。
10 秒の限界アライメント: 時間のかかる非球面ゼロ位置調整プロセスを、熟練作業者にとって約 2 分から 10 秒未満に大幅に短縮しました。
AI ミスアライメント モデル: 従来のアライメント手法は、扱いにくい「感度マトリックス」に依存しています。傾斜の高い高次非球面の複雑な多次元収差を扱う場合、線形フィッティングでは歪みが生じやすく、連続的な「計算 - 微調整 - 再計算」の非効率な繰り返しにつながります。 Zhixing Optics は、このアプローチに完全に革命をもたらしました。 CGH 設計ファイル内の位置ずれエラーに対してディープ AI トレーニングを使用することで、高次元の非線形位置ずれモデルの構築に成功しました。干渉計によってキャプチャされた単一の画像を使用して、AI アルゴリズムがグローバル収差空間内の現在の偏心と傾斜データを瞬時かつ正確に把握し、非常に高速な計算を実現し、システムの応答効率とアライメント精度を大幅に向上させます。
• 目標 – 200 個/時: 現在、Zhixing が独占的にカスタマイズした機械的に自動化されたロードおよびアンロード機構と、その後の AI を活用した高速干渉縞解析アルゴリズムが追加されており、このシステムは間もなく 3D 全視野非球面検査効率を 200 個/時間まで高めることが期待されています。これは従来のスキャン装置よりも 10 ～ 20 倍高速です。
🤝 パートナーを求めています: 協力的な迅速な検証と戦略的 Win-Win: Zhixing Optics は現在、3 人の光学博士と 2 人の省レベルのハイレベル人材が率いる専門家の中核チームを誇っています。当社は超精密計測分野に深く根ざしており、一流の国立光学研究機関および機械研究機関から得た強力な技術基盤を活用して、強固な技術堀と高度な自給自足を構築しています。このような破壊的な産業効率革命は単独では達成できないことを私たちは理解しています。それは、現実世界の大手メーカーの百万単位の量産ラインに深く根付いているに違いありません。当社は、当社の予想される開発傾向に賛同し、共同開発と検証の取り組みを楽しみにしているガラスモールドレンズ、自動車用レンズ、携帯機器用レンズのメーカーとのコラボレーションを歓迎します。
Zhixing Optics は精密測定を可能にし、真に「知識と行動の統一」を実現します。
