机器视觉技术高效解决发动机零件表面质检难题

网友投稿 283 2024-02-15


上汽通用汽车有限公司拥有别克、雪佛兰、凯迪拉克三大汽车品牌,4个整车生产厂和2个动力总成厂,是中国汽车工业的重要领军企业之一,产品覆盖了从高端豪华车到经济型轿车各梯度市场  动力总成系统作为汽车的"心脏",是车辆生产制造过程中非常关键的环节,其质量把控非常严格。

机器视觉技术高效解决发动机零件表面质检难题

视觉检测是上汽通用动力总成工厂重要的质量把控手段,上汽通用动力总成车间为整车平台提供数以百万计套发动机与变速箱,而对这庞大数量的产品进行生产质量监控绝非易事当被监控对象数量增大,其之间的差异性必将体现,这就增大了视觉应用的难度。

  不接受、不制造、不传递缺陷是上汽通用所秉承的企业文化上汽通用动力总成制造工程科室对视觉检测的可靠性提出了规范性要求第一,不能将缺陷判定为合格;第二,对合格工件的一次识别率要达到99.9%  而真正将视觉检测用在产品表面质检中,还必须解决很多问题,如:产品表面残留物影响;运动机构的定位精度问题;检测节拍要求高,被检测区域大;被检测特征微小,测量精度要求达到0.03mm等。

  而康耐视作为业内领先的视觉设备制造商,与上汽通用有着良好的合作关系目前在上汽通用动力总成生产线使用康耐视视觉设备累计达数百台康耐视视觉产品灵活的硬件搭配以及智能的软件平台,使得开发一套满足上海通用检测要求、可靠的视觉系统成为可能。

  "康耐视一直是上汽通用可靠的合作伙伴,在得知我们有高难度的检测需求时,就第一时间组织了有关的视觉专家来进行会商"上汽通用动力总成制造工程部的负责人讲道,"经双方共同对检测标准及客观干扰因素的交流与评估,最终达成了一致的见解以解决上述技术难点。

"   在实际应用中,康耐视的机器视觉技术表现出了高超的检测水准,完美应对了检测挑战例如以机器人为运动载体,实现了100mm/s的速度对缸盖表面区域进行扫描在机器人运动过程中实时触发拍照,单次检测视野为30mm×40mm,整个检测过程共计拍照120次,耗时约45秒。

  在如此短时间内实现100余次成功检测,体现了康耐视智能相机在成像及处理过程中的卓越性能,同时也归功于合理的照明系统,本项目的技术特点如下技术特点1:蓝色同轴光照明形成高对比度图像 ? ?合理利用光波波长越短反射性越强的光学原理,选择蓝色波长作为光源,同时选取同轴光以加强光滑机加工平面上的光线反射,光线经镜面反射从而完全回到镜头,形成明亮的背景;而缩孔表面的入射光线因为表面的不平整性发生漫反射,光线经漫反射发散后只有少部分返回镜头,从而在画面中呈现暗色。

  超高的对比度可以轻易的通过Blob视觉工具将缺陷提取出来,并对相关尺寸进行测量Patmax定位工具弥补位置精度不足  机器人在高速运动过程中触发相机拍照,存在两个不确定因素:1)机器人运动位置与触发信号发出的同步问题;2)机器人运动的绝对精度问题。

而这两个不确定因素导致无法确保在同一个检测位置的绝对重复性  在现场,工程师们利用Patmax视觉工具在每次检测前对目标视场做定位,有效地矫正了每次检测的位置误差"Patmax的运算效率非常高,可以在数十毫秒内实现最高四十分之一亚像素级别的定位,它是一种完美的定位工具。

" 上汽通用的技术工程师表示超高帧率及超强处理能力实现高频检测  "机器人以100mm/s速度进给,而相机触发过程又不能停顿,为了保证图像不存在拖影现象,那么一次曝光时间内机器人运动不得超过图像中一个像素的距离。

" 上汽通用的技术工程师指出,"经过理论计算,我们将曝光时间调整至0.4ms,在如此之短的曝光时间内辅以合适的照明,康耐视智能相机仍可以呈现高质量图像"  而在程序处理方面,除了利用Patmax定位找出检测基准以外,还可以在极短时间内执行图像预处理、blob提取、blob筛选及一系列排序,整个过程执行时间不超过200ms。

也正是因为康耐视智能相机具备如此强大的成像、运算能力,使得实现每秒钟4-5次的检测需求成为可能  部分程序截图(区域一) ? ?机器视觉系统提高了生产的柔性和自动化程度在大批量工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

"而只有当机器视觉可以做到绝对可靠,才可能尽可能减少人工的介入,实现真正的自动化"上汽通用动力总成制造工程部的负责人最后总结道,"上汽通用汽车动力总成装配线统一使用康耐视设备后,实现了生产质量的自动检测,使得可靠性与智能化兼备。

版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:基于视觉SLAM的研究现状
下一篇:机器视觉接口概述,重点介绍其主要特长、课题和典型应用
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~