자동차 부품 검사 및 분류를 위한 머신 비전 배포

머신 비전 시스템 오랫동안 생산 공정의 거의 모든 측면에서 자동차 산업에 봉사해 왔으며 품질 관리를 개선하고 제조 공정을 간소화했습니다. 자동차 제조의 극도로 맞춤화된 특성으로 인해 머신 비전 검사 시스템은 단일 하위 어셈블리 내에서 다양한 유형의 결함을 찾아내도록 설계되어야 합니다. 

머신 비전 기술은 특히 전체 자동차 제조 검사 프로세스 내에서 품질이 보장되어야 하는 경우 인간 검사에 비해 강력한 이점을 제공합니다. 편성 머신 비전 카메라 로봇을 이용한 기술은 위치가 불확실하고 혼란스러운 배경이 있는 경우에도 부품을 분류하고 검사할 수 있는 시스템을 만듭니다. 소형 부품에 특히 적합한 예 중 하나는 전용 장비에서 근접 검사가 가능한 유연한 피더의 비전 가이드 부품 선택 프로세스의 다중 카메라/다중 자세 검사 스테이션입니다.

자동으로 표면 결함을 검사할 간단한 단일 자동차 부품인 자동차 헤드램프 렌즈부터 시작해 보겠습니다.¹. 많은 제조 시설에서 헤드램프는 특수한 조명 조건에서 검사하여 0.5mm보다 큰 결함을 찾는 작업자의 수동 검사를 받습니다.

결함이 없는 렌즈 표면과 동일한 광학 특성을 갖는 결함은 감지하기가 더 어렵습니다. Fig. 1

Fig. 1 이 이미지는 일부 결함이 있는 헤드램프 렌즈를 보여줍니다(이미지 제공: 참고문헌 1).

수동 검사 프로세스의 주요 단점은 투자 시간이 늘어나고 다양한 렌즈 모델을 처리해야 한다는 점입니다. 실제 산업 생산 환경에서 효율성을 높이려면 제조업체에 다음이 필요합니다.

• 안정적인 결함 감지
• 지정된 기간 내 실시간 검사
• 다양한 렌즈 모델의 검사에 적용할 수 있는 시스템

전체 헤드램프 렌즈의 검사를 보장하기 위해, 가장 작은 결함 크기와 사이클 시간도 고려하면서 머신 비전 시스템은 반드시 다음을 사용해야 합니다. 여러 대의 카메라. 예를 들어, 참고문헌 1에서 강조된 검사 시스템에는 해당 카메라에 대해 렌즈의 위치를 ​​변경할 수 있는 기능을 갖춘 XNUMX개의 머신 비전 카메라가 있습니다.

소형 품목, 특히 금속 반사 표면이 있는 품목을 위한 비전 유도 로봇 시스템은 까다로운 품질 관리 작업을 제시합니다. 소형 자동차 부품의 대표적인 사례 중 하나가 KArtridge입니다.^TM 에어 브레이크 커플링. 이 커플링은 차량 제동 시스템 내의 튜브를 연결합니다. Kongsberg Automotive AS는 복합재, 금속 및 고무로 만들어진 다중 재료 제품 커플링을 보유하고 있습니다. 이러한 커플링에서 매우 중요한 구성 요소는 커플링과 하우징 사이의 그립을 고정하는 범용 금속 부품인 스타 와셔입니다.

Fig. 2 좋은 스타 와셔와 결함 있는 스타 와셔의 훌륭한 예를 보여줍니다.

Fig. 2 이 이미지는 톱니 형상에 다양한 결함이 있는 양호한 스타 와셔(왼쪽)와 결함이 있는 스타 와셔(오른쪽)를 보여줍니다. (이미지 제공: 참고문헌 2)

머신 비전 시스템은 배치별 색상 가변성과 함께 스타 와셔 금속 표면의 자연스러운 반사율로 인해 문제를 겪게 됩니다. 이러한 종류의 구성 요소 크기가 작기 때문에 카메라 및 조명 설정에 대한 부품 검사가 까다로워집니다.

기계 중심 작업은 다음과 같습니다.

• 피더 메커니즘의 별 모양 와셔 식별
• 스타 와셔 방향 분류
• 근거리 검사를 위해 스타 와셔의 톱니 분할

Emergent Vision Technologies는 다음을 포함하여 자동화된 검사 및 분류를 위한 광범위한 카메라 옵션을 보유하고 있습니다. 10GigE, 25GigE, 과 100GigE 카메라 0.5MP에서 100MP+ 범위입니다. 이 카메라는 모두 다양한 이미징 요구 사항에 맞게 전체 3462MP 해상도에서 2.5fps의 높은 프레임 속도를 제공합니다.

RDMA(Remote Direct Memory Access) 카메라와 같은 특정 머신 비전 카메라는 자동차 부품 검사에 매우 적합합니다. 이 기술을 사용하면 패킷 단위로 CPU 개입 없이 네트워크의 장치 간에 데이터를 이동할 수 있습니다. 활용하는 카메라 GPU다이렉트 기술 또한 다음을 사용하여 이미지를 GPU 메모리로 직접 전송할 수 있습니다. 새로운 eCapture Pro 소프트웨어. 이 기술을 배포하면 데이터 손실 없이 CPU 사용률이 XNUMX이고 메모리 대역폭 이미징이 XNUMX이 됩니다.

Fig. 3 이 이미지는 Adept Viper s850 로봇 컨트롤러를 갖춘 시연실의 통신 아키텍처를 보여줍니다(이미지 제공: 참조 2).

부품 선택 및 조작을 위해 숙련된 바이퍼 s850 로봇 그림 3에 표시된 시스템에 대해 선택되었습니다. 로봇 컨트롤러와의 인터페이스 및 로봇 프로그래밍은 전용 PC에 설치할 수 있는 Adept Desktop 버전 4.2.2.8을 사용하여 별도의 데스크톱 환경을 통해 수행됩니다. 프로그래밍은 독점 V+ 언어를 사용하여 수행됩니다.

부분 급식은 다음을 사용하여 수행되었습니다. 애니피드 SX240 유연한 피더. 이 피더는 부품을 무작위로 공급하도록 설계되었으며 자세 추정을 위한 비전 시스템(a)과 결합될 수 있습니다. 컴퓨터 비전 사람(이 경우에는 물체)의 위치와 방향을 감지하는 것이 목표인 작업입니다. 피더는 RS-232 통신 인터페이스를 사용하여 외부 시스템과 통신할 수 있습니다. 피더의 피킹 표면에도 백라이트가 있어 이미지 처리 및 부품 식별이 더욱 단순화됩니다.

독점 또는 지점 간 인터페이스와 이미지 수집 보드를 활용하는 대신 Emergent는 GigE 비전 동급 최고의 성능으로 안정적이고 강력한 데이터 수집 및 전송을 위한 표준 및 유비쿼터스 이더넷 인프라입니다. Emergent는 최적화된 GigE Vision 구현을 배포하고 NVIDIA와 같은 직접 전송 기술을 지원합니다. GPU다이렉트, 이미지를 GPU 메모리로 직접 전송할 수 있습니다. 이 기술은 대용량 데이터 전송이 시스템 CPU 및 메모리에 미치는 영향을 완화하는 대신 데이터 처리를 위해 보다 강력한 GPU 기능을 활용하는 동시에 GigE Vision 표준과의 호환성 및 호환 소프트웨어 및 주변 장치와의 상호 운용성을 유지합니다.

그림 5 : Sony PolarSens CMOS 편광 센서의 모든 렌즈 위에 있는 작은 와이어 그리드 편광판은 0픽셀 그룹에서 45°, 90°, 135° 및 XNUMX° 편광 각도를 갖습니다.

추가 카메라 옵션에 대해서는 당사를 확인하세요. 대화형 시스템 디자이너 도구.