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汽车装配防错检测系统

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汽车装配防错检测系统

实现汽车主要零配件装配过程的自动化在线检测,对汽车制造的质量控制和效率的提高有着非常重要的意义。而基于机器视觉的检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,它是一种自动化,柔性化错漏装检测系统,可以实现不同车型在不同环境下准确快速检测。
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产品描述
产品功能特点
产品实例

在汽车装配生产线中,特别是在总装车间的生产线中,由于零配件的相似度较高,诸如轮毂、车灯、各类字符及LOGO等配件在装配过程很容易出现错装甚至漏装的问题。为应对这一问题,在目前汽车生产线中,多采用人工视检的方式,而这种人工方式工作效率低且精度不高。

因此实现汽车主要零配件装配过程的自动化在线检测,对汽车制造的质量控制和效率的提高有着非常重要的意义。而基于机器视觉的检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,它是一种自动化,柔性化错漏装检测系统,可以实现不同车型在不同环境下准确快速检测。

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一、应用背景

在汽车装配生产线中,特别是在总装车间的生产线中,由于零配件的相似度较高,诸如轮毂、车灯、各类字符及LOGO等配件在装配过程很容易出现错装甚至漏装的问题。为应对这一问题,在目前汽车生产线中,多采用人工视检的方式,而这种人工方式工作效率低且精度不高。

因此实现汽车主要零配件装配过程的自动化在线检测,对汽车制造的质量控制和效率的提高有着非常重要的意义。而基于机器视觉的检测方法则可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,它是一种自动化,柔性化错漏装检测系统,可以实现不同车型在不同环境下准确快速检测。

二、现场技术要求

(一)检测内容

1、VIN识别:字符识别

2、轮毂检测,具体包括如下:

a、轮毂样式防错

b、轮毂中央饰板样式防错

c、轮胎尺寸测量

3、左右前大灯检测:车大灯样式防错

4、左右尾灯检测,具体包括如下: 

a、侧尾灯样式防错

b、行李盖侧尾灯样式防错

5、尾门LOGO:LOGO样式防错

6、尾门银色装饰条:尾门银色装饰条防错

7、尾门字牌:尾门字牌防错

8、翼子板字牌:翼子板字牌样式防错

(二)检测时间

检测时间≤10s

(三)信号输出

检测到错漏装情况,声光报警提醒操作工。处理后,可进行再次检测,直到检测通过。

 

三、方案设计及实施

针对以上问题,我司开发了一套视觉防错漏装检测系统则可从根本上解决以上问题,其检测精度更高,系统操作更为简单,可以实现对汽车装配生产线中各类配件在线的检测、报警和记录。

(一)系统方案描述

1.系统目标

通过安装于汽车总装生产线上的视觉防错检测系统(简称:检测系统)代替人眼对产品进行测量与判断以及报错,实现对轮毂样式及尺寸、车大灯样式、尾灯样式、尾门LOGO、字牌及装饰、翼子板字牌等在线错漏检测。多位置检测可以通过一套设备一次完成。

2.工作原理

该检测系统基于我公司AIVISION机器视觉智能软件智能平台研发,利用图像识别原理、色彩分析检测、立体双目测量技术等核心算法和机器深度学习的方法,专门用于工业分析。特别适用于零配件的缺陷检测、字符识别(OCR)、定位和分类检测。该检测系统通过架设在该工位前上方或后上方的工业智能相机及架设在轮毂两侧的激光3D双目相机,采集汽车各待检测部件图像进入视觉检测系统,进而完成检测整个过程。检测过程包括如下四个步骤:

(1)采集获取阶段

即通过采集设备来获取原始图像信息的过程,鉴于现场的复杂环境,考虑系统采集图像信息的稳定性要求,智能相机需配备光源。

(2)预处理阶段

对图像进行优化,包括去噪、锐化等操作。

(3)特征提取阶段

这环节是根据图像的特性提取出能表现出该物质特性和唯一性的一个或者多个特征,能体现物质唯一的特征往往需要多个特征来表达,因此特征的选取和如何消除特征之间的冗余便成为了特征提取的重要部分。

(4) 特征匹配阶段

将待检测的特征和标准库中的标准信息进行匹配,从而得到识别结果。这阶段的识别过程可以通过多种识别算法来实现,诸如模糊算法、基于神经网络的深度学习分析等。

 

1 工作原理图

3.方案实施

根据现场情况并结合检测系统特性,计划采用8套智能相机加2套激光3D双目相机满足用户所有技术要求。具体布置如下图所示:

2 现场安装布置图

 

3.1相机分配

智能相机1、3负责左右前大灯的样式防错检测;

智能相机7、8负责左右尾灯的检测;

智能相机2、9负责前后车标LOGO的检测;

智能相机4负责翼子板样式检测;

激光双目相机5、6负责前后轮毂样式及尺寸检测;

智能相机10负责尾门银色装饰条及字牌的检测。

3.1具体工作流程

操作工完成零件安装后,检测系统首先读取原有163工位的VIN码结果数据,提前从MES系统中获取相关零件的标准配置信息。在汽车到达对应检测位时由安装在现场的光电传感器给检测系统发出到位信号,检测系统即开始对运行产线上汽车配件进行拍照,然后根据各部件图像信息或处理结果与MES系统中的标准配置信息进行比较,如果发现实际图像与标准信息有误差,即判断为零件错或漏装,在软件大屏上定位错装位置,并用声光报警的形式提示操作工,操作工处理完后,根据需要可进行二次检测直到全部检测通过。该检测系统检测过程完全自动完成,无需人工干预,不影响流水线的正常工作。

下面以左右前大灯防错检测具体说明,当大灯安装完毕随生产线运行到检测位置,根据到位信号,系统自动抓取区域内的车灯图片,然后将图片处理后与预先存储在摄像机中的图像进行比较,进而判断车灯轮廓样式是否错装。如下图3所示:

图3 大灯及前车标的样式防错检测

其他位置检测方法、原理和工作过程与大灯防错检测基本相同,在此不再赘述,仅以图示表达如下:

图4 后大灯、后车标、尾门的样式防错检测

图5 轮毂及翼子板的样式防错检测

4.工作流程图如下:

 

5.系统技术指标及设备安装要求

1)系统控制精度≤0.3mm

2)工业相机识别精度:≤0.1mm

3)识别重复精度:≤0.2mm

4)检测耗时:3s内

5)相机距工件距离:1m~2m左右

6)相机安装方式:参照方案图纸。

7)支持Profinet通讯协议

(二)系统特点和技术先进性

1)系统软件功能强大,包括丰富的视觉工具库,包括图像识别工具、定位工具、检测工具、测量工具、数据元生成工具、通讯工具、结果分析工具。

2)自我学习功能:在检测图像区位置系统可以完成自我判断,学习,计算大概率事件,很大程度上提高检测精度和效率。

3)运行统计和系统状态:统计分析生产过程中,各汽车配件的错漏装情况,并作出归类统计。

4)系统控制设定:系统设置快捷,操作简单,可方便迅速的调整参数和控制系统。

5)生产记录和系统日志:系统可以按照不同时间或车型生成高级报表功能,记录汽车装配的具体数据信息,准确跟踪系统的关键动作。

6)系统可按照用户的需要对每次安装现场图片,抓拍存储,以便日后查询。

7)系统多通道图像处理接口,可同时处理多台相机同时工作,并保证高速处理速度。

8)系统采用超大容量数据存储系统,可方便查询不同时期数据记录。

 

暂未实现,敬请期待
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