汽车油箱盖机器视觉检测系统Word文档格式.docx
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1.2优点
1.2.1节约测试时间
目前的测试方法,主要由操作人员用眼睛进行观测,控制打磨设备进行打磨。
此种方法效率低、易误判,而且时间较长。
本检测系统使用工业主机,通过软件控制专业设备和机械结构,实现自动机械打磨和智能视觉检测的闭合回路,极大提高生产效率。
1.2.2量化测试结果
以往的人工检测方法,不存在量化的检测数据,更不能形成严谨记录,不能有效跟踪产品的全程质量数据。
本系统可以形成量化的检测数据,并存储于中央数据库,为实现可控制和可跟踪的质量体系提供有效数据支撑。
1.3特点
Ø
机器视觉
自动控制
降噪处理
柔性设计
2系统原理
2.1系统组成
上料及传送平台
两轴运动平台
图像检测结构
喷涂机构
研磨机构
主体架台
电气控制部分
2.2机械结构
图表1整体图
图表2内部图
2.3机器视觉
图表3凹坑缺陷
图表4划痕缺陷
2.4操作流程
图表5操作流程
3系统功能
3.1智能学习
对不同类型的产品建立质量要求数据库
对新的产品可以使用自学习的功能,自动生成产品质量要求数据。
编号后可以存放到数据库中。
用户也可以自定义产品质量要求。
3.2数据报表
自动生成各类型报表。
可按用户要订制生产各种报表。
支持网络打印等要求。
3.3智能抛光
通过X-Y轴的导向功能和视觉检测配合实现智能抛光功能。
1.获取视觉检测阶段的噪点的坐标P;
2.启动抛光剂部件,按P坐标精确喷涂抛光剂;
3.启动打磨头部件,按P坐标精确打磨噪点位置(打磨时间可以有用户设定)。
3.4视觉检测
机器视觉,即采用机器代替人眼的方式进行测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)获取图像,然后将图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,进行尺寸、形状、颜色等的判别,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作
基于机器视觉油箱盖外观缺陷自动检测及修补系统,由人工上料及传送机构、机器视觉检测系统、自动喷涂研磨剂及研磨系统,自动分拣机构组成。
利用工业相机采集被测油箱盖的图像信号,通过光学成像和照明系统优化设计来提高成像质量,通过图像预处理提取缺陷边缘坐标,实现被测油箱盖表面划痕和凹坑识别。
根据缺陷坐标,进行精确喷涂研磨剂及研磨,从而提高产品检测及修补准确率和效率,并进行更精确的质量统计分析。
4设计指标
项目
指标
单位
准确率
95%~98%
N/A
时间
15~28
Sec.
分别率
0.1~0.3
mm
表格1设计指标
5质量体系
5.1工程质量体系
本公司已经通过ISO9001最新版本的质量管理体系认证,在技术设计的产品生产上,将严格按照体系进行,保证产品的可靠性和一致性。
5.2售后服务内容
序号
服务内容
时间期限
服务方式
收费方式
1
技术培训
合同签订起
培训
1次免费
2
产品保修
一年
现场
免费保修
3
电话支持
24小时
电话
4
现场升级
3工作日
48小时
5
售后回访
每年度一次
表格2售后服务
6附录
6.1图片目录
6.2表格目录
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- 关 键 词:
- 汽车 油箱盖 机器 视觉 检测 系统