Paano makamit ang tumpak na pagpoposisyon ng produkto at awtomatikong pagtuklas ng dispensing offset?

Sa automated na produksyon, ang mga kasanayan ng Zhixiang Vision tulad ng pagpoposisyon ng mga produkto at pagtukoy ng mga detalye ng produkto ay napaka-mature. Ang aming mga technician ay madalas na gumagawa ng mga pagsubok sa inspeksyon ng produkto, bumuo ng mga visual inspection system, at nagtatakda ng mga parameter ng software para sa mga matatag na operasyon. Lalo na sa mga sitwasyon ng aplikasyon gaya ng electronic manufacturing, 3C assembly, at structural parts bonding, kung nagbabago ang posisyon ng produkto sa panahon ng transmission o assembly, o kung may mga problema gaya ng nawawalang glue, offset, glue overflow, o hindi sapat na glue habang nag-dispensing, maaari itong direktang makaapekto sa mga kasunod na proseso at maging sa performance ng buong makina. Samakatuwid, kung paano makamit ang matatag, tumpak, at awtomatikong pagsubok sa ilalim ng saligan ng patuloy na pagpapabuti ng ritmo ng produksyon ay naging isang mahalagang link sa kontrol ng kalidad ng korporasyon.

Bilang tugon sa mga pangangailangan sa pagsubok ng customer para sa 'pagpoposisyon ng produkto at dispensing offset', ginawa ng aming mga technician ang hanay ng mga pagsubok na ito batay saCU series black and white industrial camera atfixed-magnification industrial lenses . Machine vision inspection system para sa Pinagsasama ng system na ito ang isang stable na ring light source structure at isang naka-optimize na lighting scheme para matiyak ang kalinawan ng imaging habang pinapahusay ang contrast ng imahe at mga kakayahan sa pagkilala sa gilid, na nagbibigay ng maaasahang batayan ng imahe para sa kasunod na pagsusuri ng algorithm.

Sa proseso ng pag-detect ng pagpoposisyon ng produkto, gumagamit ang system ng visual positioning algorithm upang matukoy ang outline ng produkto o mga feature point, kalkulahin ang posisyon ng coordinate at impormasyon ng anggulo ng produkto sa screen nang real time, at ihambing ito sa preset na standard na value para matukoy kung mayroong paglihis ng posisyon. Mabisang maiiwasan ng pamamaraang ito ang mga anomalya sa pagpoposisyon na dulot ng mga error sa paghahatid o mga error sa pagpupulong.

Sa mga tuntunin ng pagtuklas ng dispensing, nakatuon ang system sa high-precision imaging ng dispensing area, at komprehensibong hinuhusgahan ang lapad, haba, lugar, at offset mula sa reference na posisyon ng dispensing track. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng grayscale ng imahe at mga algorithm ng pagkuha ng contour, maaaring tumpak na matukoy ang mga sumusunod na anomalya:

Pagbibigay ng pangkalahatang offset

Bahagyang pagkasira ng pandikit o pagtagas ng pandikit

Ang pag-apaw ng pandikit ay lumampas sa hanay na itinakda

Hindi sapat o hindi pantay na halaga ng pandikit

Sa panahon ng aktwal na proseso ng pagsubok, ang sistema ay nagpapatakbo sa ilalim ng isang nakapirming distansya sa pagtatrabaho at matatag na kapaligiran sa pag-iilaw. Ang imaging ay malinaw at matatag, at maaari itong mapanatili ang maaasahang katumpakan ng pagtuklas kahit na sa ilalim ng mabilis na mga ritmo ng produksyon. Ang mga resulta ng pagsubok ay maaaring maging output sa host computer o production line control system sa real time upang mapagtanto ang awtomatikong paghuhusga at pag-uuri, na lubos na binabawasan ang gastos ng manu-manong muling inspeksyon.

Sa pamamagitan ng aplikasyon ng solusyon sa visual na inspeksyon na ito, hindi lamang nito pinapabuti ang kahusayan ng inspeksyon ng linya ng produksyon, ngunit pinahuhusay din ang pagkakapare-pareho at kakayahang masubaybayan ng kalidad ng produkto, na nagbibigay ng malakas na suporta para sa mga negosyo upang makabuo ng isang mas kumpletong automated na sistema ng kontrol sa kalidad.

Sa hinaharap, patuloy kaming magtutuon sa mga pangangailangan sa pagpoposisyon at proseso ng inspeksyon sa ilalim ng kumplikadong mga kondisyon sa pagtatrabaho, patuloy na i-optimize ang configuration ng vision hardware at mga kakayahan ng algorithm, at magbibigay ng mahusay at matatag na mga solusyon sa machine vision para sa mas tumpak na mga senaryo sa pagmamanupaktura.