Rakendus

Traditsiooniline tootmine on tooteadete valmistamiseks juba pikka aega toetunud käsitsitööle, kuid tootmisvajaduse kasvuga ei saa käsitsi töö tõhusus ja kvaliteet enam tõhusa tootmise vajadusi vastata. Eriti kõrgete nõuete ja suuremahulise tootmise korral ei ole käsitsi kasutamine mitte ainult aeglane monteerimiskiirus, vaid sellel on ka ebastabiilne kvaliteet, mis mõjutab oluliselt toote kvaliteeti ja tootmise tõhusust.

Madal tootmise efektiivsus: käsitsi töömeetodi tõttu on kliendi tootmiskiirus aeglane ja ei vasta suuremahulise tootmise vajadustele.

Toote täpsusprobleem: vead tekivad käsitsi tootmisoperatsioonides, mille tulemuseks on ebastabiilne toode.

Tootmiskulude kasv: tootmise suurendamiseks suurendavad kliendid tootmiskulusid.

Ettevõte otsustas tutvustada intelligentset tootmissüsteemi, mis ühendab masina nägemise automatiseeritud robotrelvadega. Masinavisioonisüsteem leiab toote positsiooni täpselt ja seejärel teostab robotkäik ülitäpseid toiminguid, näiteks haaramist ja kokkupanekut. See masina nägemissüsteem saab täpselt ja kiiresti täita toote kokkupanemise ülesandeid, parandades tootmise tõhusust ja kvaliteeti.

Masinavisiooniseadmete vastastikuse koostöö kaudu: valgusallikad, läätsed, kaamerad ja tööstuslikud arvutitooted ning tarkvara konfiguratsiooni kaudu muudetakse tootmine kaasaskantavamaks.

Kombineerides masina nägemise robotiga, jõudis montaaži täpsus mikronitasandile, vähendades samal ajal käsitsi vigu. Samuti suurendas klient tootmise tõhusust 40% tootmistegevuse ajal, saavutades kvaliteetse toodangu. Samal ajal vähendas see käsitsi kaasamist, vähendas tööjõukulusid ja töötavate vigade põhjustatud kulusid, suurendades ettevõtte kasumit.

Nutikate seadmete populariseerimisega tootmisel seisab paneelide lamineerimistööstus silmitsi kõrgemate ja kõrgemate tootmisnõuetega. Alates lamineerimismasinatest, sidumismasinatest kuni täislamineerimismasinateni vajavad need seadmed ülitäpset joondamist ja lamineerimissüsteeme. Tavalised visuaalsed joondamissüsteemid ei suuda enam täita praeguseid tootmise täpsuse nõudeid. Seetõttu tutvustas klient pärast probleemi mõistmist masina nägemise seadmeid ülitäpseks joondamiseks ja lamineerimiseks, mis parandas ettevõtte toote kvaliteeti ja tootmise tõhusust.

Traditsioonilises sidumisprotsessis muutuvad tootmisprotsessi täpsusnõuded üha kõrgemale. Tooteuuenduste kiiruse ja turutööstuse konkurentsi intensiivistumise tõttu on tavaliste masinate joondamise süsteemid puudused:

Masina täpsuse probleem: masin kasutab endiselt varajast algoritmi ja täpsus ei saa enam täita praeguste toodete joondamisnõudeid.

Tootmise tõhususe kitsaskoht: toote täpsus ei vasta kasutaja vajadustele, ümbertegemiseks ega kaebuste ilmnemisele, mis mõjutab tootmise tõhusust.

Tootmisraskused suurenevad: ülitäpse tootmisnõuete korral põhjustavad väikesed vead kvalifitseerimata tooteid, suurendades kvaliteedikontrolli raskusi.

Klientide probleemide lahendamiseks soovitas Zhixiangshijue neile ülitäpset joondamist ja sidumissüsteemi. See süsteem sobib eriti FPC sidumise anduri, anduri ja CG -sideme, kaitsekile/soojuse hajumise kile ja CG -sidumise jms jaoks. See võib tagada kuni 5 μm täpsuse, tagades, et kõik rakenduse komponendid saab täpselt joondada ja edukalt ühendada ja edukalt ühendada . Süsteem kasutab täiustatud visuaalset tehnoloogiat, mis suudab täpselt positsioneerida ja kohandada tootmisprotsessis reaalajas, parandades toote täpsust ja tootmisprotsessi stabiilsust.

Kliendi masin suudab täpselt juhendada FPC sidumisanduri, anduri ja CG -sideme tootmise ajal iga sammu, täpsusega ± 5 μm, parandades oluliselt sidemete täpsust ja vähendades toote veamäära. Samal ajal vähenes tootmisprotsessi käigus muutuste arv märkimisväärselt, säästes tarneaega ja parandades ettevõtte üldist tootmise tõhusust. Ettevõtte turu konkurentsivõime on ka selle toote kvaliteedi eeliste tootmise ajal märkimisväärselt suurenenud.

Täpsusalastuses peab Zhixiang Shijue klient kasutama tootekontrolli jaoks 3D -kaameraid, eriti toodete täpse tihvtide kõrguse ja kvaliteedi täpseks mõõtmiseks. Elektroonilistes toodetes on struktuurne keerukus, nii et kaamera paigaldusasend muutub keeruliseks.

PIN -i asukoht on peidetud, mis muudab tihvti asukoha täielikuks tuvastamise toote kontrollimise ajal äärmiselt keeruliseks. Nööp on kaardipesas ja palja silmaga on keeruline näha defekte, seega on täpseks kontrollimiseks vaja masina nägemist. 3D -kaamerad võivad võtta tihvti oleku mitme nurga alt ja jäädvustada täpselt tihvti asendi pärast tootmist ja seda, kas pinnal on defekte.

Nööpnõela sügavuse jäädvustamine: tihvtipesa sügavus tuleb tuvastada tihvtide tuvastamise käigus ja traditsioonilised laskmismeetodid ei suuda seda täpselt mõõta.

PIN -i laskmise müra: PIN -koodi ei saa pildistamise ajal täpselt joondada, põhjustades jäädvustatud pildi müra ja suutmatust täpselt tuvastada.

Reguleerige kaamera positsiooni: pildistamise müraprobleemi lahendamiseks on soovitatav kasutada 3D -kaamerat. Tehnik reguleerib kaamera ja toote taset installimise ajal, et tagada kaamera laskmine horisontaalse nurga all, vähendades sellega müra.

Optimeerige võttemeetod: 3D -kaameral on 3D -pildistamisefekt. Piinnoone sügavuse probleemi silmas pidades oli tehniline osakond kavandatud tihvti keskmise osa seadmiseks masina reguleerimise alumise pinnana, et vältida tihvti soone seina blokeerimise probleemi, ja mõõta täpselt tasase tihvti kõrgust.

3D-kaamera paigaldamise hoolika reguleerimise ja optimeerimise kaudu ületati edukalt pildistamisprotsessi käigus tekkinud probleemid ja saavutati ülitäpse tihvti tuvastamine. See lahendas ebatäpse mõõtmise, millega kliendid testis kokku puutusid, parandas tootmisliini tuvastamise tõhusust ja toote kvaliteeti ning aitas klientidel saada paremaid avastamistulemusi rakenduse stsenaariumide osas, millel on ülitäpsed nõuded.