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      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

         2022-08-06 歐姆龍工業自動化2030
      核心提示:解決傳統人工對于汽車底盤零部件檢查時,生產性低,誤檢率高、且存在安全隱患的課題,通過導入圖像處理系統與Robot,生產性成倍提升。

      汽車總裝底盤自動化檢查

      工藝介紹

      汽車總裝底盤零部件的品質檢查,涵蓋懸架支柱、穩定桿、螺旋彈簧、減震器、傳動軸隔熱墊、后橋減震腳墊、出氣標簽等合計20處檢查要求。

      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

      課題

      1、檢查項目過多

      汽車底盤零部件的品質篩查工序包含:

      1、懸架支柱 2、穩定桿 3、螺旋彈簧 4、減震器 5、傳動軸隔熱墊 6、后橋減震腳墊 7、出氣標簽...合計20處篩查要求。

      2、容易出現漏檢、誤檢

      由于檢查量的巨大,人工進行零部件品質篩查時,難免受疲勞、環境等因素影響,出現漏檢、誤檢等情況。

      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

      3、存在安全隱患

      另外,最重要的一方面,工作人員在檢查底盤局部位置時,人員可能與牽引鏈之間產生碰擦,存在較大地安全隱患。

      解決方案

      1、墊片的多裝、漏裝檢查

      通過邊緣位置計算,首先定義墊片正確安裝狀態下的邊緣位置X軸和Y軸的坐標點。之后的每一個都與此坐標值進行對比,一旦坐標值出現偏差則判斷為NG。

      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

      2、部件安裝到位檢查

      同樣的,通過邊緣位置計算,首先定義正確安裝狀態下的邊緣位置X軸和Y軸的坐標點。之后的每一個也與此坐標值進行對比,一旦坐標值出現偏差則說明卡子并未安裝到位,判斷為NG。

      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

      3、部件有無安裝篩查

      除了邊緣位置計算之外,亦可通過觀察顏色面積,例如圖中的白色卡子,首先定義正確安裝狀態下白色面積的大小。之后的每一個,都觀察并對比畫像中白色所覆蓋的面積值,一旦出現偏差則說明卡子并未安裝到位,判斷為NG。

      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

      控制系統

      1、通過歐姆龍的NJ/NX系列作為邏輯控制系統,與TM協作機器人進行通訊指揮檢查工作。

      2、ZS系列位移傳感器檢查汽車底盤位置,告知PLC。

      3、FH系列圖像處理系統讀取車型條碼信息,將檢查結果一一對應上傳至PLC,PLC上傳服務器。

      機器人自主上下料,實現產線的全自動化運輸

      實現價值

      1、提高成品品質

      FROM:人員檢測易疲勞,存在漏檢、誤檢情況,正確率95%

      TO:通過FH系列視覺處理系統,100%全檢,無漏檢、誤檢情況

      2、提高生產效率

      FROM:人員檢測強度大,員工疲勞導致生產效率降低

      TO:機器人路徑、檢測時間與產線匹配,生產效率提高兩成

      3、安全防護

      FROM:人員的動作與牽引鏈的運行存在交集,有安全隱患

      TO:使用歐姆龍TM協作機器人,無需安裝護欄也能滿足周邊作業人員的安全

      【經營層】

      ■ 解決傳統人工對于汽車底盤零部件檢查時,生產性低,誤檢率高、且存在安全隱患的課題,通過導入圖像處理系統與Robot,生產性成倍提升。

      【管理層】

      ■ 無需人手操作,完全由Robot完成操作,有效避免了安全事故的發生幾率。

      ■ 三汽車底盤零部件檢查的高度自動化,可減少對操作人員的投入,也更便于管理。

      【工程師層】

      ■ 只需簡單拖拽便能建立程序,無需掌握編程語言技能,機器人即可自動完成操作。

      ■ 只需將各種處理項目追加到流程中即可生成基本的圖像處理程序,無需編程。 

       
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