Back To List
应用案例 | 3D视觉引导检测点位

项目背景:

汽车工厂里流水线末端,要对不同型号的保险杠进行缺陷检测。目前企业采用的主要是人工检测保险杠表面缺陷。然而,随着生产节奏的加快,人员在面对高强度、重复性劳作时,很容易产生疲劳和厌倦情绪,进而导致工作效率变低;同时,人力成本的上升,黑白班24小时生产,不同批次的信息对接,系统数据同步等方面越来越复杂,并且因为人为疏忽导致返工等成本越来越高,这些问题也制约着企业的进一步发展,而智能化、自动化,数据化改造升级则是解决这一难题的有效途径。

image.png

项目流程:

1.前端告知来料保险杠的颜色以及型号;

2.机器人示教检测点位记录给3D视觉端;

3.保险杠到位相机正下方,机器人触发相机拍照,3D视觉端定位坐标发给机械手,机械手带着2D相机走到检测点位;

技术分析:

1.3D视觉端通过模板匹配的方式,将示教时做的模板示教点重新计算成新的坐标引导2D相机对保险杠进行缺陷检测。

2.机器人基座是有附加轴的,对于项目来说又增加了一定难度,3D视觉端通过算法有效解决附加轴问题。

3.一种保险杠有40-50个检测点位、精度要求±0.5mm,3D视觉端采用合理算法方式实现拍一次保险杠的局部就能实现客户需求。

客户收益:

1.提升生产效率,实现自动化改造。

2.降低人工成本,24小时生产。

3.享受完善的售后服务和技术支持。


Editor:小优智能科技有限公司 Time:May 14,2021 工业领域
给我们Message
验证码