JV Technologies、自動車製造における LIN ベースの外観検査向けに MATLAB と Python を統合
統一されたテストワークフローが、さまざまな自動車検証シナリオに対応
JV Technologies では、MATLAB および Python に用意されている豊富なライブラリと組み込みサポートを活用し、ランプ試験、ECU 試験、インフォテインメント システム、ワイパー、生産ライン上のその他のコンポーネントなど、さまざまな自動車製造アプリケーション向けに LIN プロトコルを実装することに成功しました。
主な成果
- MATLAB と Python を統合し、LIN 通信およびカメラベースの外観検査用に、統一されたワークフローを構築
- 製造ラインの作業者向けに、テストソリューションをスタンドアロンの MATLAB アプリケーションとしてパッケージ化することで、導入プロセスを効率化
- ランプ、ECU、インフォテインメント システムの検証など、自動車の生産ラインにおけるさまざまなテスト アプリケーションにこのワークフローを適用
JV Technologies は自動車製造環境向けのテストソリューションを開発しており、こうした環境では、シリアル、Modbus®、TCP/IP、CAN、LIN などの通信プロトコルを使用して電子製品を検証する必要があります。同社では、外観検査機能を拡充するにしたがって、デバイスとの通信、画像に基づく異常検出、製造ラインへの導入を単一のソリューションに統合できるワークフローを必要とするようになりました。
この課題に対処するため、JV Technologies は MATLAB® と Python® を統合し、エンドツーエンドのテストワークフローを開発しました。チームは、MATLAB で開発を開始し、Python スクリプトを MATLAB 環境に直接組み込むことで、MATLAB アプリケーションから Python の LIN 通信機能を利用できるようにしました。このアプローチを用いて、チームは、ランプ、ECU、インフォテインメント システム、ワイパー、その他の生産ライン用コンポーネントなど、自動車製造アプリケーション向けの LIN ベースのテストシステムを実装しました。
このワークフローは、カメラベースの外観検査にも対応しています。あるアプリケーションでは、生産ラインで撮影された画像を解析し、ロービーム機能やハイビーム機能など、車両のランプインジケーターにおける異常を検出しています。チームは、Image Processing Toolbox™ と Computer Vision Toolbox™ の機能を活用し、画像解析、外観検査、LIN 通信を、App Designer ベースの単一のインターフェイスに統合しました。導入を簡素化するため、JV Technologies は、このソリューションをスタンドアロン アプリケーションとしてパッケージ化し、オペレーターが製造ラインや組み立てラインにおいて、さまざまなテストシナリオで利用できるようにしました。
