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SU7产能迎来大考,揭秘汽车超级工厂的智造之眼

明治传感器 2024-04-12 08:24 次阅读

近日,汽车界最火的当属小米SU7了,发布后上市24小时大定数量就突破了88898辆。这泼天的流量支持下,也是对小米汽车工厂产线产能的严峻考验。而小米汽车将用综合自动化率超过91%,关键工艺自动化率达到100%,产能爬满后, 40 辆SU7每小时的汽车超级工厂来回应这场大考。

在超级工厂现场,随处可见拉着中大件满地跑的AMR机器人、挥舞着手臂自动装配的机械臂以及代替人眼识别的智能质检系统。那么本期小明就从代替人眼识别的智能质检系统开始说起,分享一下明治传感视觉方案在汽车零件视觉检测上的应用~

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检测电机转子

是否安装波形垫

应用场景

当转子运送至检测工位静止在指定位置后,对工件执行检测

检测需求

1.判断转子是否安装波形垫

2.背景更为复杂,需要排除转子对图像的影响造成误检,需调整最佳灰度阈值

3.波形垫为不规则圆圈,反光程度不同,需避免该结构造成误检,需与背景相协调设置最佳灰度阈值

选型分析

1.波形垫位置固定,检测范围小,且只需要执行有无检测,检测背景复杂,且波形垫高度不一,使用其它传感器容易误检

2.如果采用线激光的方式来检测,成本比较高,也会增加机构复杂度

3.能够代替人工快速准确检测

4.能长时间的稳定输出.

5.检测方式为非接触式,不会污染产品

选型和检测效果

选用明治视觉标准产品VDS10-BQ0106-WP进行检测,检测效果如下:

0d776f9c-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.png

当波形垫安装无误时,成像可以识别到目标斑点存在

0d7c3ef0-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.png

零件螺纹有无

应用场景

要求能够精确得检测到产品部件螺丝孔内有无螺纹;准确识别螺孔中是否有螺纹。如有螺纹,执行OK信号同时产品进入下一工序检测;如果螺孔中没有螺纹或没有开孔,输出报警信号给机械执行机构以剔除不良品。

检测需求

1、正面高低段差孔检测/切削检查

该处工位检测为一个相机同时检测两个孔,且两孔之间存在5cm左右的高低差及孔的尺寸相差较大,在成像时需考虑景深。

0d7ffab8-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.png

2、侧面单个凸起孔检测

单个孔检测,尺寸较大

0d95427e-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.png

侧面角度偏差较大的两个孔

两孔分别向两个方向凸起,孔的尺寸相差不大。

选型方案

经过搭建视觉机构对样品取图测试,以上面的硬件配置可以取得良好的成像效果,再对成像图片进行检测算法分析,可以得到满足要求的检测效果。

采用明治VG-BR050-DA12视觉传感器解决方案,试验运行检测2万个产品,0异常;目前已正式大批量投入使用。

1、正面孔的切削检测工位

光源应正对工件,且相机光源和工件应尽量保持垂直。

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安装结构简图

2、单孔检测和两孔方向不同的检测工位

安装距离在200±20mm,需要根据实际安装位置确定相机和工件之间的安装角度(高角度)。存在段差的孔检测,安装距离在270±20mm,需要根据实际安装位置确定相机和工件之间的安装角度

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安装结构简图

成像效果

0dc4a74e-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.png

0dd841dc-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.jpg

OK

高低段差孔(有螺纹)

0ddc14b0-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.jpg

NG

高低段差孔(没有螺纹)

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OK

角度相差较大的两个孔(有螺纹)

0df357a6-f863-11ee-9118-92fbcf53809c.jpg

NG

红色框为已切削,黄色框为未切削

机器视觉技术是人工智能落地到汽车制造领域中不可或缺的一环,明治传感将利用先进的机器视觉技术,通过高精度识别、检测与判断,提升汽车制造的智能化水平,实现生产流程的自动化与优化,让汽车从“制造”向“智造”转变。

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