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工业机器人集成应用(ABB) 高级 拓展阅读3.2 视觉检测技术在汽车制造业的应用.docx

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拓展阅读3.2

视觉检测技术在汽车制造业的应用

当前,机器视觉技术广泛应用于我国的现代工业生产中,汽车制造业也不例外。机器视觉技术主要包括视觉测量、视觉引导和视觉检测这三项技术。机器视觉测量技术主要是对产品的尺寸等进行测量,以保证产品合格;机器视觉引导技术主要是对生产机器进行引导,保证其能自动化完成搬运、钻孔等工作,以提升汽车制造效率和质量;机器视觉检测技术主要是对产品质量和制造工艺进行检测,及时发现其中的不足,并有效降低生产成本。由此可见,机器视觉技术在汽车制造作业中发挥着重要的作用。

1.机器视觉技术的作用

(1)具有识别、读码和可追溯性

商品识别条形码已在我国各个领域广泛应用,汽车制造行业也不例外,如在汽车发动机、变速箱等产品上的应用。但商品识别条形码的可追溯性不强,而二维码内包含着更多的产品信息,因此,相关产业需要进一步在产品上打上二维码,再经过读数头的识别和采集,送至中央监控室的服务器中。通过二维码和条形码的整合,当行业需要时,可以通过扫描来进行有针对性地查询,而读数头对二维码的扫描解读工作正是机器视觉技术的图像识别功能。这也就表明了机器视觉技术具有识别、读码和可追溯的作用,将其应用于现代汽车制造行业中将大大提升汽车制造效率,保证车身制造质量,以及能够对产品质量保留追溯的权利,这就有利于现代汽车制造行业的长远、高效发展。

保证生产作业的正常进行

在汽车制造业中,批量生产条件下经常面临着零件错装、漏装、安装不合适、匹配不成功等的现象,这就给汽车制造作业增加了很多麻烦,影响汽车制造进程。将机器视觉技术应用于其中便能够解决以上问题,通过视觉辨识功能和检测功能,有针对性地对各个零件进行检查和配对,且自动化技术也为工作人员提供了便利,减少了错误发生的概率,从而使得汽车制造生产作业能够正常有序的开展下去。

提高制造过程的柔性

目前汽车制造业的发展方向是采用多元化、柔性化的混线生产模式,以此来提升生产效率和质量,且提高应变能力,从而很好的满足市场发展的需求。在机器视觉技术中的工件识别技术便能够很好的实现柔性生产模式。

2.机器视觉技术在汽车制造中的具体应用

(1)测量技术的应用

传统的汽车制造过程中,测量环节主要依靠三坐标机来完成,其不仅不能支持在线测量,且测量效率低,测量数据量严重不足,这就使得汽车制造的时间成本、人工成本等有所增加,工作开展缓慢,不利于汽车制造也获得更到的效益。而将视觉测量技术应用于现代汽车制造中,便可以为制造环节提供稳定且准确的数据支持,其主要通过固定式在线测量站及机器人柔性测量站等在线测量系统,监控车身尺寸及波动尺寸,实现从汽车部件到整车的全程监控测量,以确保生产零件和整车的质量,同时也能够对汽车进行全方位的细节分析,以及时发现其中的问题,以保证汽车制造作业开展的质量。而机器视觉测量方法主要包括以下几个方面:第一,激光在线测量。这种测量方法对于环境的要求不高,能够实现对车身进行百分百的实时在线测量,且通过计算机输出数据汇报表,自动分析生产作业的进行情况,及时反映车身存在的尺寸偏差,以利于后期的修改。第二,蓝光扫描测量。该技术与传统三坐标机测量方法不同,其可以实现对车身整体尺寸的测量与分析,获得高密度的测量数据,测量效率更高,评价更加全面,且安装调试也较简便,能够满足大型构件测量范围的需求。第三,反射条纹偏折测量。其主要针对汽车涂装表面质量测量环节,具有分辨率高、测量范围大、结构简单、对环境要求不高、成本低等的优点。

(2)机器视觉引导技术的应用

机器视觉引导技术主要结合了视觉检测技术与机器人运动原理,可以根据操作工件的变化来实时调整工作轨迹,智能化的执行需求动作。如引导机器人精确制孔、焊接等。第一,机器视觉引导抓取技术。由于汽车的重量较重,传统的人工搬运不仅为企业带来了更多的成本,还可能出现一些安全事故。视觉引导抓取方法主要是将机器人与视觉测量进行结合,根据被操作工件的位置变化来变更工作轨迹,准确抓取操作工件,从而大大提升了车身制造效率。第二,机器视觉引导装配技术。其主要是通过视觉来引导机器人,智能化实现汽车配件的安装,同时也能够保证配件安装的精确性,有利于汽车装配环节正常进行下去。第三,机器视觉引导加工技术。其主要应用于现代汽车制造业的生产加工环节,通过测量车身的局部尺寸信息,根据设定状态来引导机器人开展制孔、打磨等工作。

(3)视觉检测技术的应用

机器视觉检测技术主要是对产品进行工艺检测、追溯与监督等工作。其可以通过专业技术来获取车身零件编码从而保证零件在制造过程中的可追溯性,通过识别零件是否存在来保证车身配件的完整性。目前,涂胶工艺在车身制造中发挥着至关重要的作用,其可以起到增强结构、隔离保护等的作用。而由于涂胶工艺的环境较为恶劣、强度高、精度高等特点,传统的手工涂胶方式已经不能

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