Kuidas saavutada toote täpne positsioneerimine ja väljastusnihke automaatne tuvastamine?

Automatiseeritud tootmises on Zhixiang Visioni oskused, nagu toodete positsioneerimine ja toote detailide tuvastamine, väga küpsed. Meie tehnikud teevad sageli tootekontrolli teste, loovad visuaalseid kontrollisüsteeme ja määravad stabiilseks tööks tarkvara parameetreid. Eriti selliste kasutusstsenaariumide puhul nagu elektroonika tootmine, 3C kokkupanek ja konstruktsiooniosade ühendamine, kui toote asend ülekande või kokkupanemise ajal nihkub või kui esineb probleeme, nagu liimi puudumine, nihe, liimi ülevool või ebapiisav liim väljastamisel, võib see otseselt mõjutada järgnevaid protsesse ja isegi kogu masina jõudlust. Seetõttu on ettevõtte kvaliteedikontrolli oluliseks lüliks saanud stabiilse, täpse ja automatiseeritud testimise saavutamine tootmisrütmi pideva täiustamise eeldusel.

Vastuseks kliendi testimisvajadustele toote positsioneerimise ja väljastamise nihke osas koostasid meie tehnikud selle testide komplekti, mis põhinebCU seeria mustvalged tööstuskaamerad jaFikseeritud suurendusega tööstuslike läätsede masinnägemise kontrollisüsteem . See süsteem ühendab endas stabiilse ringvalgusallika struktuuri ja optimeeritud valgustusskeemi, et tagada kujutise selgus, parandades samal ajal pildi kontrasti ja servatuvastusvõimet, pakkudes usaldusväärset kujutise alust järgnevaks algoritmianalüüsiks.

Toote positsioneerimise tuvastamise protsessis kasutab süsteem visuaalset positsioneerimisalgoritmi, et tuvastada toote kontuurid või funktsioonipunktid, arvutada toote koordinaatide asukoha ja nurgateave ekraanil reaalajas ning võrrelda seda eelseadistatud standardväärtusega, et teha kindlaks, kas esineb positsioonihälve. Selle meetodi abil saab tõhusalt vältida positsioneerimisanomaaliaid, mis on põhjustatud edastus- või montaaživigadest.

Väljastamise tuvastamise osas keskendub süsteem väljastusala ülitäpsele pildistamisele ning hindab igakülgselt väljastusraja laiust, pikkust, pindala ja nihet väljastusraja võrdlusasendist. Pildi halltoonide analüüsi ja kontuuride eraldamise algoritmide abil saab täpselt tuvastada järgmised kõrvalekalded:

Väljastamise üldine nihe

Osaline liimi purunemine või liimi lekkimine

Liimi ülevool ületab seatud vahemiku

Ebapiisav või ebaühtlane liimikogus

Tegeliku katseprotsessi ajal töötas süsteem kindla töökauguse ja stabiilse valgustuskeskkonna all. Pilt oli selge ja stabiilne ning see suutis säilitada usaldusväärse tuvastamise täpsuse isegi kiirete tootmisrütmide korral. Katsetulemusi saab reaalajas väljastada peremeesarvutisse või tootmisliini juhtimissüsteemi, et teostada automaatset hinnangut ja sorteerimist, vähendades oluliselt käsitsi uuesti kontrollimise kulusid.

Selle visuaalse kontrolli lahenduse rakendamisega ei paranda see mitte ainult tootmisliini kontrollimise tõhusust, vaid suurendab ka tootekvaliteedi järjepidevust ja jälgitavust, pakkudes ettevõtetele tugevat tuge terviklikuma automatiseeritud kvaliteedikontrollisüsteemi ehitamisel.

Tulevikus keskendume jätkuvalt positsioneerimis- ja protsessikontrolli vajadustele keerulistes töötingimustes, optimeerime pidevalt nägemise riistvara konfiguratsiooni ja algoritmi võimalusi ning pakume tõhusaid ja stabiilseid masinnägemislahendusi täpsemate tootmisstsenaariumide jaoks.