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攝像頭/機器人可提高質量,降低 40% 的原始成本和 80% 的再加工成本

Piston Group公司位於美國密歇根州的雷德福德和密蘇裏州的利柏提,其為七種不同的車型生產冷卻模塊。這些冷卻模塊由五條不同的裝配線進行生產,每條裝配線依次生產50種以上不同的類型以滿足客戶的需求。每個模塊都需要進行多種不同檢測,包括驗證生產的多樣性、檢查電氣連接和所有尺寸要求。過去,檢測是在自動檢查站進行的,利用配有線性探測器、視覺係統和多種傳感器的多個氣動滑閥檢測不同的元件。這種方法的問題是每個單獨的滑閥要花費約15000美元或更多,而且在相應的元件規格或設計發生變化時必須更換滑閥。

使用機器視覺更換滑閥的傳統方法需要30個不同的固定式攝像頭,每個都有特殊的照明要求。Piston Group研發了一種更加廉價和靈活的解決方案,即在Fanuc®機器人上安裝一個康耐視In-Sight® 5603視覺係統。這個機器人將視覺係統移動到一定位置上,在不到45秒內捕捉30張以上圖像,從而對模塊進行全麵檢測。隻需進行幾小時的編程,即可輕鬆對In-Sight視覺係統進行修改以檢測將來的設計變更。這種新的檢測係統可以更精確地檢測更多的點,同時降低了40%的原始成本和80%的再加工成本,大大提高了質量。

Piston Group為複雜的模塊化組件提供序列化和非序列化的初步組裝部件。該公司組裝各種模塊,包括前端冷卻係統、懸掛和底盤係統、內飾係統以及動力係統。在此應用中生產的冷卻模塊包括電機與前保險扛之間差不多所有元件:核心支撐、散熱器、電風扇、AC冷凝器、動力轉向器和傳輸冷卻器、儲液器、軟管、線束以及許多其它小部件。這些模塊內置在許多不同的配置中。例如,大多數生產線使用20多種不同的線束,這取決於客戶選擇的模型和選項。客戶每天向Piston Group發布信息,表明所需的前端模塊配置和它們的生產序列。

嚴苛的質量要求
各模塊的質量要求都十分嚴苛。首先,每個模塊及適當的線束和其它部件必須針對其將安裝的車輛正確配置。其次,許多部件需要在嚴格的尺寸公差範圍內安裝。一些軟管和夾鉗必須在1mm的指定位置內安裝。所有電氣連接件必須充分固定並投入使用。

過去,許多這些檢測都是在檢查站利用安裝在滑閥上的機械探測器進行的。這種方法要求為每個待檢查的尺寸專門設計和生產自定義滑閥。每當尺寸改變時,必須修改或者采用新設計更換滑閥。一個全新汽車模型的再加工成本一般約為15萬美元,需要大約兩個星期的停機時間,以改造整個檢查站。在模型轉換之前,該公司會小批量地製造新的試生產模型元件,由於檢查站沒有轉換,因此必須人工檢測這些元件。許多檢測,如確定元件是否正確識別和安裝,由質量工程師通過200%的目視檢測進行。新係統的靈活性允許同時適應現有的和新的模型生產,從而減少了這種對目視檢測的依賴性。

“每次客戶進行單一的工程變更時,成本至少為15000美元,”Piston Group製造工程總監Kevin Miller說道,“我們希望實施一種靈活的視覺係統,以降低成本和縮短轉換的周轉時間。此外,我們也希望減少所需的人工檢測數量,以提高產品質量。通常的做法是每個檢測點使用一個攝像頭。這種方法會占用現有設備上的太多空間,並且成本太高。”

使用單一的視覺係統進行多項檢測
傳統上,每個檢測點都使用單獨的相機,因為每個檢測點通常需要非常特定的照明和相機焦距,以實現所需的精度。此外,當考慮使用單一的相機在一個周期內拍攝多張圖像時,相機速度也是一個關注的問題。但康耐視視覺係統技術的不斷演變使一台安裝在機器人上的相機精確地檢測多個點成為了可能。

“我們與McNaughton McKay Electric的視覺和可追溯性團隊合作,以確定適合此應用的適當相機,”Piston Group的控製工程師Patrick O’Dell說道,“我們選擇了康耐視,因為其視覺係統提供此應用中涉及的許多不同點的檢測所需的各種工具。此外,康耐視PatMax® 幾何圖案匹配工具可以精確地確定元件的位置,從而顯著地提高精度。一台康耐視In-Sight 5603可在不到45秒內精確地檢測許多不同位置上30多種完全不同的特征,因此完全滿足此應用的要求。在整個工廠內,我們目前正使用這台相機進行90多種不同的檢測。”

視覺係統編程
O’Dell使用康耐視In-Sight軟件為檢測應用進行編程,該軟件使用電子表格(Spreadsheet)編程界麵。“電子表格界麵提供極致的編程靈活性,”O’Dell說道,“其提供每種可以想象到的視覺工具的訪問權,讓我隻需複製一個類似的操作並作一些調整即可創建一個新的檢測操作。”檢測站的首個操作是讀取元件的RFID標簽以確定模塊類型。模塊類型確定機器人程序/路徑和視覺檢測程序。

O’Dell使用PatMax工具確定冷卻模塊固定位置的定位,然後在該位置進行所有後續的檢測操作。他使用了直方圖工具,以在檢查正確的模塊內容時確定部件的存在或缺失。他使用PatMax工具定位軟管夾和消光組件上的特征(如軋製滾珠檔塊),以確定軟管夾的位置。然後,他使用一種距離測量工具確定軟管夾與該特征之間的距離。每次測量時,O’Dell均在電子表格中輸入一個較高值和一個較低值。電子表格中的這些值表示直方圖的亮度和測量的距離。此外,還讀取多個部件上的條形碼,以確保安裝正確編號的元件。

O’Dell嚐試了多種不同的照明設置,最終找到了一種環形照明集成到相機中,用於每種應用。每次檢測的所有圖像均進行序列化處理並采集到網絡服務器上,以回溯到每個組裝的模塊。O’Dell嚐試了多種不同的圖像存儲方法,最終發現最快速的辦法是在循環期間將它們存儲在本地,然後在傳輸元件時發送到網絡。一個ControlLogix可編程邏輯控製器(PLC)同時控製機器人和視覺係統。當處理每個圖像時,僅啟用小部分的電子表格,以節省處理時間。Cognex Connect™包括最常用的開放式標準工業以太網和Fieldbus通信協議支持,確保無障礙地連接到PLC以及來自Mitsubishi、Rockwell、Siemens和其他製造商的各種自動化設備。

O’Dell對視覺係統進行了量具可重複性和可靠性(R&R)研究,作為冷卻模塊“生產元件批準流程(PPAP)”提交的一部分。他在電子表格中設置了各種值,以確保不會漏掉任何不合格的元件。此設置可能導致一小部分(少於0.4%)合格元件無法通過此檢測。這些誤被視為不合格的產品需要質量技術員進行檢測,可以通過一個為了可追溯性而記錄的密碼通過檢測。有一些項目無法通過視覺係統進行檢測,因為它們存在太多的變化,如線束推針位置。他向客戶的設計團隊提供了反饋,以推動變更的進行,從而使通過視覺係統對這些項目進行檢測變得更容易。

當一個元件沒有通過檢測時,程序將采集並處理另一圖像。如果該元件再次未能通過檢測,PLC將發出警報,RSViewME人機界麵(HMI)將在屏幕上呈現未能通過的檢測圖像以及失敗的文字描述。操作員或團隊領導將對該失敗作出反應。在某些情況下,例如,如果軟管夾未在適當的位置或者推針缺失,操作員可以解鎖柵極並修理元件。然後,重新運行所有檢測操作,以確保問題的解決沒有引起又一次失敗。如果元件通過了測試,那麽,該生產線將從其停止的點繼續運行。

存儲圖像有助於避免罰款
連接到服務器並存儲每個圖像的能力非常重要。在一個案例中,一位客戶表示,他們收到了一個刹車片缺失的製動角模塊。然而,所存儲的圖像卻顯示,模塊在Piston製造時,刹車片有呈現。該客戶調查後發現,車輛由於另一個原因進行修理,在修理過程中,刹車片被碰掉了。“過去,我們將不得不為此支付一筆罰款,我們的質量得分也會被降低,”O’Dell說道,“現在,我們可以使用硬數據證明我們沒有過錯。”

相比以前使用的檢測方法,視覺係統可以更精確地進行檢測。例如,由於元件累積公差值和如何回溯至我們的夾具基準點的限製,機械探測器確定軟管夾位置的精度僅能夠達到+/- 4 mm。而視覺係統現在可提供達到+/- 1mm的精度,因為我們利用PatMax能夠在相機的視野範圍內定位特定的點並在那裏進行三維讀取,而不是試圖基於夾具基準點進行測量。此外,視覺係統還可檢測該公司過去使用機械探測器能夠檢測點數量的兩倍。“總之,相比傳統的檢測站,我們可以更精確地檢測更多的點,同時降低了40%的前期成本和80%的轉換成本,大大提高了質量,”Miller總結道。

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