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  • 机器视觉帮助汽车制造商提升车身外壳检测的灵活性
  • 发布时间:2013-09-10 www.cechina.cn
  •   在将一些元件(比如轮舱)最终装配到汽车车身外壳上的时候,需要使用很多螺纹型铜质螺栓。通常,工程师使用机器人将元件置于接近传感开关附近,检测外壳上是否有螺栓。但是这种开关的平均失效间隔时间很短,只要有新的型号或者设计变更出现,就需要安装更多的开关,这样极大增加了维护成本。Ford公司使用机器视觉检测螺栓是否存在,并读取车身上的条形码,对传统方法进行了改进。机器视觉系统高度可靠,只需要对程序进行快速的修改,就可以应对新的型号或者是设计变更。Ford公司选择了Cognex公司的In-Sight 7000系列视觉系统,因为这些系统提供了与很多PLC和机器人的接口模板,便于编程。同时,它们采用了紧凑式设计,坚固可靠,适用于生产环境,价格也比较公道。
      前所未有的投资
      Ford公司投资了5.55亿美金建设Flat Rock总装厂,搭设可以兼容多种车型的最先进的全柔性生产线。Ford在这座工厂提供了1200个工作职位,准备生产FordFusion,未来还将在这里生产FordMustang。Ford还对这家工厂的喷涂车间进行了改造,采用环境友好的3-Wet喷涂工艺。下一代的FordFusion将为中型车市场提供更广泛的节能型动力系统的选择--两款EcoBoost汽油发动机、一款常规自然吸气四缸发动机、一款混合动力以及一款即插电式混合动力发动机。新款FusionHybrid续航能力可以达到前所未有的每加仑47英里,成为美国市场上最节能、不需充电的三厢轿车。对于每一家新的工厂,Ford都大幅度提高它的装备和设施的柔性,以便在同一家工厂可以生产多种车型。到2015年,从全球范围来说,Ford在每家工厂的生产多样性将比2011年提升25%。
      作为提升Flat Rock总装厂生产柔性项目的一部分,Ford详细考察了当前的检测手段。在螺栓嵌入车身之前,保证所有螺栓都就位,这一点非常重要,因为一旦有螺栓缺失,相应的车身就需要从总装线上移走进行修理,这样就中断了生产进程。铜质螺栓是通过螺栓焊枪装到外壳上的,焊枪可以把螺栓固定好,然后在螺栓和车身外壳之间画一道弧线。过去使用接近开关对螺栓进行检测,失效率很高,这是因为每一台车身上的螺栓都可能滑落,在检测的过程中碰到开关。不同的车型、款式以及设计都会有不同的螺栓布局。一旦出现新的布局,就需要加入更多的接近传感器。传统的方法在出现新车型或者设计变更的时候,需要耗费维护人员大量的时间来更换失效的接近传感器,以便加入新的传感器。
     
    Cognex In-Sight 7000系列视觉系统检测汽车零件

      增加柔性,减少维护费用
      "我们决定在这项工作中采用机器视觉,增加柔性,减少维护费用,"Ford公司的控制工程师Scott Vallade说道:"对Fusion这款车型,我们有很多种车身外壳方面的检测需要,因为我们应该要找到一种满足所有这些需要的经济型方案。除了需要多种检测之外,我们还希望找到一款容易编程,具有标准输入/输出方案可以进行定制的工具,能够兼容工厂当中所有的机器人和PLC,以缩短工作时间,让每一个集成商都可以关注自己相关的视觉问题。我们希望这是一款经济的方案,并且能够适应工厂的环境。"
      "我们选择了Cognex的7000系列智能工业相机作为车身外壳检测的最佳方案," Vallade说:"Cognex能够支持多种通讯协议。他们建立了一个客户模板,能够与我们工厂中的所有设备进行通讯,这样我们的集成商就可以只关注视觉应用的编程问题了。"Cognex的In-Sight系统包括预配置的驱动、随时可用的模板和示例代码,可以加速系统安装,保证工厂自动化机器人和控制器之间的顺畅通讯。这种视觉系统的驱动、模板和示例代码都面向MC协议、EtherNet/IP和 Profinet这样的开放式标准工业以太网通讯协议,可以与来自Mitsubishi, Rockwell Automation, Siemens以及其他制造商的多种PLC和其他自动化设备连接。此外,系统还拥有面向ABB、Denso、Fanuc、Kawasaki、Kuka、Motoman及 Staubli等多家厂商机器人的预配置驱动、随用型模板和示例代码。
      无需编码的视觉应用
      Cognex提供灵活的EasyBuilder用户环境,可以在不需要编写一行程序的情况下,可视化虚拟安装任何一种检测应用。在得到零件的图像之后,用户可以在网络上找到In-Sight视觉系统,按照引导激活视觉系统,安装测量和非线性校准工具。用户可以从视觉工具库中选择合适的工具检测零件,用户还可以选择要发送的数据和协议,同PLC、机器人或者HMI进行通讯,进行数据收集和建档。在部署模式当中,用户可以使用图形工具、结果表格和幻灯片控制,对应用进行验收并查找错误。7000系列智能工业相机的体积很小,只有77毫米*55毫米*47毫米,采用IP67等级封装设计,适应工厂环境。
      在当前的应用中,相机是静止不动的,机器人将零件移至指定位置进行检测。未来,也可以采用机器人移动视觉系统到指定位置对静止车身进行检测的方式。螺栓的数量和方向决定了在检测螺栓时需要多少台相机。现在,发动机罩和仪表盘装配以及左右车轮罩的装配都已经引入了视觉系统。对于不同类型的发动机罩和仪表盘可能需要15到17个螺栓,而不同的车轮罩可能需要10到12个螺栓。每一台外壳都采用两套视觉系统进行检测。
      相机采用Ethernet/IP协议与机器人或者PLC连接,PLC或者机器人可以告诉照相机哪一款车型正在接受检测,正在使用哪些程序。机器人将零件至于照相机前方,然后机器人或者PLC给相机发送一个信号要求拍照。相机对零件进行检测,根据程序决定这个零件是否通过检查或者不合格。然后,相机再发送一个信号给机器人或者PLC。如果零件没有通过检测,PLC会告诉操作员更换掉不良品。

      Cognex In-Sight 7010
      集成商开发应用
      视觉集成商需要为每一个应用决定最佳的照明方式以及需要的视觉工具。现在人们采取两种不同的方法,一种是基于Blob算法,可以根据形状识别物品;另外一种则是基于直方图工具,可以将数字图像的色调分布与保存的优质零件的色调进行比较。Cognex7000视觉系统还可以用来读取车身上的二维条形码。条形码还可以传递给其他系统,以便在汽车离厂之前确认没有问题。
      "购买和安装视觉系统的初始成本要比十几个接近传感器高,"Vallade说:"但是,接近传感器还会有后续的开支,比如更换传感器的成本以及维护所需要的人工和停机时间。我们还需要考虑针对新的情况的设计变更和生产调整所做的准备工作。使用机器视觉系统,我们安装了非接触式的检测系统,显著降低了后续成本,因为这些系统可以工作很多年,不需要任何大规模的维护。视觉系统可以编程,所以只需要简单的程序修改,它们就能够适应新的车型和设计上的变化。总的来说,机器视觉可以降低我们的检测成本。"


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