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生产线上焊接站的一个常见质量问题是喷射——熔融材料意外喷射到焊接区域之外,这可能导致焊接接头薄弱,喷出通常是焊接过程中金属过热和快速膨胀的结果。
电池焊缝缺陷的原因
焊接脱落和其他连接缺陷会导致表面之间的连接薄弱,我们在生产线上遇到的一个例子是电池的制造,通常用于内燃机,电池外壳内部是一组电池,每个电池包括一系列存储电能的正极和负极铅板(带有隔板以防止它们短路)。
电池通过焊接链接连接,这些电池间焊接是确保电池提供最佳性能并达到预期使用寿命的关键,较弱的电池间焊接会导致较差的使用寿命和效率,发动机振动、颠簸和坑洼都会使薄弱的焊接失效。
电池焊缝缺陷的解决方案
通过循环每个电池进行下线测试不是一种选择,所需的时间将要求建立数十个测试站并配备人员以跟上生产的步伐。
在焊接过程中,我们可以使用正确的传感器与数字过程特征分析相结合,实时分析许多特征检查。这些包括电压与时间、电流与时间、力与时间、距离与时间、电功率与时间、电阻与时间和力与距离,它们一起提供了在焊接过程的每一毫秒内发生的所有事情的完整视图。
我们在该制造商的焊接站部署了传感器,并与自定义算法配对,以捕获这些功能检查,通过数字过程签名分析,我们发现大多数放电会导致电压与时间曲线上的显着尖峰。
我们还在车站添加了一个加速度计,使用过程数据,我们发现一些可能导致薄弱焊接的喷射不足以引起明显的电压尖峰。然而,它们确实会导致在焊接操作之前夹紧的焊接钳口产生振动。通过添加监视此附加功能检查的方法,我们还可以捕获可能仅在循环数小时后才引起问题的临界情况。
康耐德光学视觉检测系统
康耐德光学视觉检测设备中的数字传感器和分析可以以这种方式应用于任何现有的过程或测试站,以提高缺陷检测、整体质量和首次良率。我们可以做到这一点,而无需中断生产线或需要任何昂贵的设备拆除和更换。您可以从流程或测试中收集和分析的数据越多,就越容易理解要观察的异常情况以及它们的含义。这可以实现更准确和可靠的实时通过/失败结果,以及预测性站点维护。
机器视觉系统,简单地说,机器视觉识别系统是代替人来做一些测量与判断,其实机器视觉属于计算机科学的一个分支,而且是十分重要的分支。机器视觉检测系统技术综合了光学类、机械类、电子类与计算机硬件方面的技术,同时也涉及到了计算机处理、图像的分析、模式的识别等等,在人工智能和信号处理中有着突出的贡献。下面我们就一起来看看机器视觉系统是什么原理
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展,也大大地推动了机器视觉的发展。
智慧工业离不开智能制造,智能制造离不开机器视觉。机器视觉是近年来发展迅速的一项新技术,利用光机电一体化的手段使机器具有视觉的功能。机器视觉为机器视觉打开了“新窗口”。智能制造时代,机器视觉发展潜力巨大。
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