|
机器视觉 |
|
| 按行业筛选 |
|
|
| 按产品筛选 |
|
|
| |
本产品全部新闻
|
|
|
|
| 极富灵活性和追踪性的视觉检测方案
12/21/2007 10:39:00 AM |
|
|
视觉技术在质量保障和优化流程方面的作用已日渐突出。对于汽车行业及其供应商来说，灵活﹑经济和可靠的检测系统是必备设施。视觉系统的应用领域涉及简单检验，复杂作业以及质量控制；应用过程中，视觉系统制造商和其系统集成技术经常面临实践挑战。德国Fuetec GmbH公司在质量控制部署的方案是：将康耐视In-Sight™这款高性能的视觉系统成功应用于汽车引擎喷油嘴流水线，优化了质量保障系统，实现百分之百的质量保证。
如何在同一套解决方案中确保全面的检测和零件追踪？
在生产过程中，对于汽车引擎的喷油嘴的精密度要求极高，完全自动化的质量控制系统是必需的。对规模化生产的汽车部件检测如想实现成本效益，须具备两方面条件：其一，视觉检测保证质量和可靠性；其二，在大批量生产中，此系统对各种型号的引擎都可灵活应用。
挑战
德国汉堡著名汽车喷油嘴制造工程师在生产中就遇到了这样的难题。他们急需对大批量各型号引擎喷油嘴执行可靠的检测工作。然后，将此检测系统整合到质量管理系统中，以矩阵码识别技术实现全面的产品追踪。另外，为适应三班制（含周末）的生产需要，对视觉技术可靠性提出了更高的要求。
同一视觉系统可适用于不同检测对象和不同检测点
各大视觉系统集成商应企业需求，专门设计了各自新型、全自动视觉技术，并提供了报价。最终，德国系统整合供应商Fuetec GmbH公司的设计方案，凭借其卓越的应用性能赢得客户青睐，三套视觉技术中第一套已于2006年3月安装成功。自2007年10月以来，Fuetec GmbH公司正致力于拓展业务领域。
此视觉检测方案是基于康耐视公司In-Sight视觉系统5100, 5110 和 5403产品系列上的。五款In-Sight视觉系统在检测任务中各司其职。例如，In-Sight 5403摄取最高清晰图像，In-Sight 5110验证和读取数据矩阵码。有别与纯基于PC的解决方案，此技术具备更好的灵活性和可靠性。因为在In-Sight视觉系统中的独立部件可1对1单个拆换，以随时应对‘突发情况’。这5款量身定制的In-Sight视觉工具安置在特殊精密设备中。在检测新型喷油嘴时，这种设计便利在极短时间内完成组装，随时执行检测任务。
每秒检测32款型号和25种产品特征
在流水线上，32款不同型号引擎喷油嘴通过装有5款In-Sight视觉工具的两个检测站。只需0.5秒，就可检测到25种不同的产品特征，并且将检测数据直接输入中央控制器。检测站大约每11秒就有零件通过。也就是说，3班制（含周末）中每班检测 1500到3000个零部件。
质量检测剖析—In-Sight功能
确保喷油嘴上的紧固螺帽凹槽压铸正确。低清晰相机里的图像，螺帽上的油污可能导致结果错误。相反，In-Sight 5403提供的图像清晰度非常高，结果也更可靠。
保证插塞轴角精确到0.5度。
确保防护螺母和密封铜阀正确密封。
检验喷油嘴上的紧固螺帽是否正确。
在Fuetec公司的设计方案中，康耐视的视觉工具起着关键的作用。In-Sight视觉系统配备了性能卓越的PatMax™，这是一款通过分析物件几何信息进行零件定位和辨识的视觉工具。而且，IDMax™ 软件提供视角扭曲支持，在（像照明、环境或元件放置方式差别很大）多变的环境下，或是在最恶劣的环境下（例如油污的表面造成编码上的反光），仍能稳定﹑可靠地实现字符验证和矩阵码识别。
零部件全面跟踪
一个零部件对应一个编码。DPM（直接零件打标）编码技术（4.5 x 4.5 mm尺寸），就是将数据矩阵码永久性地镭射蚀刻在金属表面。为100%的质量保证，还需通过读录码字符验证系统。此编码质量验证系统采用的是高性能视觉演算法，比起简单的读码方法要求更为苛刻。机器视觉技术的一个先决条件就是高读取率。对于大批量的贵重零部件而言，读取率上98.8 % 与 100 %的细微差别就代表着一笔可观的成本。数据矩阵码对生产部件实现全面跟踪，而且视觉技术将与企业质量管理系统完全结合在一起。另外一个优点就是，In-Sight Explore的开发环境非常友好，为视觉技术编程提供了简易的用户界面。
对于汽车行业和其供应商而言，从单个渠道获得完整视觉系统解决方案的这种理念，具有另一优势：标准化的硬件和软件系统实现了零部件存货的优化管理，改善了促动时间，及获得了巨大成本效益。
|
|
|
康耐视（COGNEX）中国公司联系方式：
|
| 网址： |
http://www.cognex.cn/
|
电话：86-21-5050 9922 |
| 地址： |
中国·上海·上海浦东新区外高桥保税区泰谷路207号一楼D1座 邮编200131 |
|
|
对 机器视觉 有何见解？请到 机器视觉论坛 畅所欲言吧！
|
