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汽車裝配防錯檢測系統

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汽車裝配防錯檢測系統

實現汽車主要零配件裝配過程的自動化在線檢測,對汽車制造的質量控制和效率的提高有著非常重要的意義。而基于機器視覺的檢測方法則可以大大提高生產效率和生產的自動化程度,它是一種自動化,柔性化錯漏裝檢測系統,可以實現不同車型在不同環境下準確快速檢測。
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產品描述
產品功能特點
產品實例

在汽車裝配生產線中,特別是在總裝車間的生產線中,由于零配件的相似度較高,諸如輪轂、車燈、各類字符及LOGO等配件在裝配過程很容易出現錯裝甚至漏裝的問題。為應對這一問題,在目前汽車生產線中,多采用人工視檢的方式,而這種人工方式工作效率低且精度不高。

因此實現汽車主要零配件裝配過程的自動化在線檢測,對汽車制造的質量控制和效率的提高有著非常重要的意義。而基于機器視覺的檢測方法則可以大大提高生產效率和生產的自動化程度,它是一種自動化,柔性化錯漏裝檢測系統,可以實現不同車型在不同環境下準確快速檢測。

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一、應用背景

在汽車裝配生產線中,特別是在總裝車間的生產線中,由于零配件的相似度較高,諸如輪轂、車燈、各類字符及LOGO等配件在裝配過程很容易出現錯裝甚至漏裝的問題。為應對這一問題,在目前汽車生產線中,多采用人工視檢的方式,而這種人工方式工作效率低且精度不高。

因此實現汽車主要零配件裝配過程的自動化在線檢測,對汽車制造的質量控制和效率的提高有著非常重要的意義。而基于機器視覺的檢測方法則可以大大提高生產效率和生產的自動化程度,它是一種自動化,柔性化錯漏裝檢測系統,可以實現不同車型在不同環境下準確快速檢測。

二、現場技術要求

(一)檢測內容

1、VIN識別:字符識別

2、輪轂檢測,具體包括如下:

a、輪轂樣式防錯

b、輪轂中央飾板樣式防錯

c、輪胎尺寸測量

3、左右前大燈檢測:車大燈樣式防錯

4、左右尾燈檢測,具體包括如下: 

a、側尾燈樣式防錯

b、行李蓋側尾燈樣式防錯

5、尾門LOGO:LOGO樣式防錯

6、尾門銀色裝飾條:尾門銀色裝飾條防錯

7、尾門字牌:尾門字牌防錯

8、翼子板字牌:翼子板字牌樣式防錯

(二)檢測時間

檢測時間≤10s

(三)信號輸出

檢測到錯漏裝情況,聲光報警提醒操作工。處理后,可進行再次檢測,直到檢測通過。

 

三、方案設計及實施

針對以上問題,我司開發了一套視覺防錯漏裝檢測系統則可從根本上解決以上問題,其檢測精度更高,系統操作更為簡單,可以實現對汽車裝配生產線中各類配件在線的檢測、報警和記錄。

(一)系統方案描述

1.系統目標

通過安裝于汽車總裝生產線上的視覺防錯檢測系統(簡稱:檢測系統)代替人眼對產品進行測量與判斷以及報錯,實現對輪轂樣式及尺寸、車大燈樣式、尾燈樣式、尾門LOGO、字牌及裝飾、翼子板字牌等在線錯漏檢測。多位置檢測可以通過一套設備一次完成。

2.工作原理

該檢測系統基于我公司AIVISION機器視覺智能軟件智能平臺研發,利用圖像識別原理、色彩分析檢測、立體雙目測量技術等核心算法和機器深度學習的方法,專門用于工業分析。特別適用于零配件的缺陷檢測、字符識別(OCR)、定位和分類檢測。該檢測系統通過架設在該工位前上方或后上方的工業智能相機及架設在輪轂兩側的激光3D雙目相機,采集汽車各待檢測部件圖像進入視覺檢測系統,進而完成檢測整個過程。檢測過程包括如下四個步驟:

(1)采集獲取階段

即通過采集設備來獲取原始圖像信息的過程,鑒于現場的復雜環境,考慮系統采集圖像信息的穩定性要求,智能相機需配備光源。

(2)預處理階段

對圖像進行優化,包括去噪、銳化等操作。

(3)特征提取階段

這環節是根據圖像的特性提取出能表現出該物質特性和唯一性的一個或者多個特征,能體現物質唯一的特征往往需要多個特征來表達,因此特征的選取和如何消除特征之間的冗余便成為了特征提取的重要部分。

(4) 特征匹配階段

將待檢測的特征和標準庫中的標準信息進行匹配,從而得到識別結果。這階段的識別過程可以通過多種識別算法來實現,諸如模糊算法、基于神經網絡的深度學習分析等。

 

1 工作原理圖

3.方案實施

根據現場情況并結合檢測系統特性,計劃采用8套智能相機加2套激光3D雙目相機滿足用戶所有技術要求。具體布置如下圖所示:

2 現場安裝布置圖

 

3.1相機分配

智能相機1、3負責左右前大燈的樣式防錯檢測;

智能相機7、8負責左右尾燈的檢測;

智能相機2、9負責前后車標LOGO的檢測;

智能相機4負責翼子板樣式檢測;

激光雙目相機5、6負責前后輪轂樣式及尺寸檢測;

智能相機10負責尾門銀色裝飾條及字牌的檢測。

3.1具體工作流程

操作工完成零件安裝后,檢測系統首先讀取原有163工位的VIN碼結果數據,提前從MES系統中獲取相關零件的標準配置信息。在汽車到達對應檢測位時由安裝在現場的光電傳感器給檢測系統發出到位信號,檢測系統即開始對運行產線上汽車配件進行拍照,然后根據各部件圖像信息或處理結果與MES系統中的標準配置信息進行比較,如果發現實際圖像與標準信息有誤差,即判斷為零件錯或漏裝,在軟件大屏上定位錯裝位置,并用聲光報警的形式提示操作工,操作工處理完后,根據需要可進行二次檢測直到全部檢測通過。該檢測系統檢測過程完全自動完成,無需人工干預,不影響流水線的正常工作。

下面以左右前大燈防錯檢測具體說明,當大燈安裝完畢隨生產線運行到檢測位置,根據到位信號,系統自動抓取區域內的車燈圖片,然后將圖片處理后與預先存儲在攝像機中的圖像進行比較,進而判斷車燈輪廓樣式是否錯裝。如下圖3所示:

圖3 大燈及前車標的樣式防錯檢測

其他位置檢測方法、原理和工作過程與大燈防錯檢測基本相同,在此不再贅述,僅以圖示表達如下:

圖4 后大燈、后車標、尾門的樣式防錯檢測

圖5 輪轂及翼子板的樣式防錯檢測

4.工作流程圖如下:

 

5.系統技術指標及設備安裝要求

1)系統控制精度≤0.3mm

2)工業相機識別精度:≤0.1mm

3)識別重復精度:≤0.2mm

4)檢測耗時:3s內

5)相機距工件距離:1m~2m左右

6)相機安裝方式:參照方案圖紙。

7)支持Profinet通訊協議

(二)系統特點和技術先進性

1)系統軟件功能強大,包括豐富的視覺工具庫,包括圖像識別工具、定位工具、檢測工具、測量工具、數據元生成工具、通訊工具、結果分析工具。

2)自我學習功能:在檢測圖像區位置系統可以完成自我判斷,學習,計算大概率事件,很大程度上提高檢測精度和效率。

3)運行統計和系統狀態:統計分析生產過程中,各汽車配件的錯漏裝情況,并作出歸類統計。

4)系統控制設定:系統設置快捷,操作簡單,可方便迅速的調整參數和控制系統。

5)生產記錄和系統日志:系統可以按照不同時間或車型生成高級報表功能,記錄汽車裝配的具體數據信息,準確跟蹤系統的關鍵動作。

6)系統可按照用戶的需要對每次安裝現場圖片,抓拍存儲,以便日后查詢。

7)系統多通道圖像處理接口,可同時處理多臺相機同時工作,并保證高速處理速度。

8)系統采用超大容量數據存儲系統,可方便查詢不同時期數據記錄。

 

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