1
关注中国自动化产业发展的先行者!
2024
2024中国自动化产业年会
2023年工业安全大会
OICT公益讲堂
当前位置:首页 >> 资讯 >> 企业资讯

资讯频道

康耐视Checker视觉传感器校正油盖组装错误,助MPC提高生产率
关键词:

    向世界领先的汽车公司提供元件绝不允许有错误,这就是Miniature Precision Components(MPC)公司在其威斯康星州的普雷里申(Prairie du Chien)工厂使用三个视觉传感器来校正油盖自动化组装的原因。追求质量一直是MPC永恒的目标。

    事实上,自1989年以来,该制造商一直是福特Q1的首选供应商,并且获得了其他汽车公司的许多供应商奖,例如通用、尼桑、哈雷?戴维森和克莱斯勒汽车。除了油盖之外,该厂还生产一系列热塑性元件和总成件,包括PCV阀门、节温器盖和用于排放控制系统的快接端口

自动程序中的质量控制

    “我们实现贯穿自动化程序的质量控制,并且在过去7年间,机器视觉一直是我们自动化战略的一个关键要素,”MPC生产工程经理Shane Harsha先生解释说。自动化油盖组装系统是个典型的例子。MPC自动化及加工工程师Brian Champion先生最近新增使用了康耐视公司提供的Checker视觉传感器取得了很好的成本效益,并且实现了可重复性的改良,为无缺陷油盖的生产提供了更高的效率。

    “因为Checker视觉传感器的配置如此简单、安装如此容易,它们为各种检查提供了具有成本效益的解决方案,相比之下,传统传感器性能不可靠,完全成熟的视觉系统又太昂贵。”Harsha先生解释说。

以百万计生产油盖

    MPC油盖组装系统将O形圈密封片安装进模制的热塑盖子中,然后在盖顶上印字。该系统使用两个振动杯进料器,直径大约为4英尺。一个添加O形圈,而另一个将油盖添加到程序中。

    每个振动杯进料器包括一个大杯,在侧壁上有螺旋匝道。当振动杯振动时,所有元件只是沿着匝道上升,到达内联输送带。在内联输送带的末端,取放臂将O形圈送到旋转的组装盘上的第一个站点。

    在O形圈被加载到组装盘设备后,进入到第二个站点。在那里,另一个内联输送带将空白的盖子从另一个振动杯进料器添加到第二个取放臂上,该取放臂便将盖子压在加载的密封片顶上。 然后,组装好的盖子和密封片继续在组装盘上通过移印和最后检查站点完成生产程序。

精准控制元件方向

    严密控制O形圈和盖子的方向非常关键,以确保密封片的安装适当。这样成品油盖才能充分发挥其功能。在移印之前,盖子还必须保持在正确的方向上,以满足严格的质量要求。 因为盖子组装系统中的硬模加工和传统传感器被证实是不可靠的,所以MPC选择了三个Checker 202视觉传感器,以确保O形圈和盖子的方向适当。

    第一个传感器探测振动进料器和内联输送带之间的反向O形圈。第二个视觉传感器检查在压盖之前O形圈在组装盘设备上的定位是否适当。第三个视觉传感器确保在组装和印字之前盖子的方向正确。

消除倒装的O形圈

    每个O形圈的一边都有一个密封焊道。在将该密封片加载到组装盘上时,该焊道必须朝下放置。如果不是,机器会关机。在重新启动机器之前,操作人员必须前去重新定位密封。

    在进料器上的机械加工设计用来防止反向O形圈进入程序。但是,根据Champion先生的说法,该加工不可靠。稍微有点弯曲或者不完全扁平的O形圈偶尔会通过加工在加载时翻倒过来,造成机器关机。
 
    “操作人员翻转这些密封片,并且重新启动机器会降低我们的效率,”Harsha先生说道。“如果生产率从每小时生产360只盖子下降到每小时生产200只盖子,关机时间每年给我们带来的耗费成本大约是2万美元。由于我们接近满负荷生产,该成本每年可能会增加到高达12万美元。”

    在威斯康星州Walworth市的MPC公司总部,康耐视曾向Harsha先生及其团队介绍过康耐视Checker视觉传感器。在一次演示之后,他们就决定选择Checker 202视觉传感器,因为它包括梯形逻辑的一个既简单又功能强大的图形造型,允许直接将Checker的每个检测传感器连接到输出,从而以简单的方法解决较复杂的应用。

    “体积小巧、内置光源、工作距离可调、梯形逻辑和自由运行能力使得这些设备的安装非常简单。没有必要将它们连接到某可编程控制器,没有必要安装和连接触发传感器,四步配置使得它成为目前为止我所用过的最简捷的视觉传感器,”Champion先生说道。“与我们过去用过的那些视觉系统不同,使用Checker能够在几分钟之内完成整个检查的配置。”

设置简单、性能强大

    使用Checker很容易,只要选择内置元件查找传感器,然后将检测传感器设置在要检查的特征上。该设备包括三种类型的检测传感器,可以在许多行业中广泛应用:

    · 亮度传感器查找亮区和暗区
    · 对比度传感器检查含有亮区和暗区的特征,例如日期代码、螺纹和条形码
    · 训练图案传感器了解其特征,然后在发现该特征时给出信号。

    为了探测该应用中反向的O形圈,Champion先生通过先训练元件查找传感器如何查找图像中的O形圈来设置Checker 202,然后将一个图案传感器定位在正确的位置中,验证是否有密封焊道。

    图案传感器查找O形圈上的密封焊道的图案,然后在其被探测到的时候发出信号。该图案传感器保持在相对元件查找传感器的一个固定位置,这样它始终处于正确的位置,以便查找密封焊道的形状。如果没有密封焊道,视觉传感器会通过光学耦合器至气动螺线管,它可将反向O形圈吹下生产线,并且吹回进料器的供料杯,重新进行循环。

Checker视觉传感器 - 实现零缺陷解决方案

    Checker视觉传感器是一个简易且成本效益高的解决方案,仅需不到一个小时的时间就能设置和安装第一个视觉传感器,因此Champion先生决定通过增加另外两个传感器来完全校正油盖组装程序。两个传感器都在将盖子压在加载的O形圈上的下一工作点使用。一个安装在移动的取放臂上,另一个固定在将盖子添加到程序中的内联输送带的上方。

    Champion先生在移动臂上的视觉传感器的配置方法,与查找从进料器中出来的反向O形圈的传感器配置方法一样,先使用元件查找传感器查找图像中的O形圈,然后使用图案传感器来验证是否有密封焊道。允许视觉传感器确保在盖子被压上之前O形圈被适当地加载。 最后一个视觉传感器安装在向程序中添加盖子的内联输送带上方,就设置在将盖子压在组装盘上加载O形圈的取放臂上游。

    该视觉传感器检查盖子的方向,但其配置的方法很相似。首先训练元件查找传感器辨别油盖的转角半径,然后训练两个图案传感器来辨别油壶的手柄和油滴图形。 通过在两个图案上的训练,视觉传感器可以确定盖子的方向。如果其不在正确的安装位置上,该视觉传感器发出信号至取放臂控制器,使得盖子在被放在组装盘上之前旋转180度。

    “Checker视觉传感器帮助我们在生产程序中实现零缺陷率,”Harsha先生称,“同时还减少了废料。它们是适用于我们许多检查和错误校正应用的完美的解决方案。”

关于MPC

    MPC专门向汽车和商业行业提供高质量注塑元件和总成件, 四个生产车间每年的产值大约是1.67亿美元。该工厂拥有41台模型机器,规模范围从25至550吨,其面积为10万平方英尺,共有450名员工。

关于康耐视

    康耐视公司设计、研发、生产及销售机器视觉传感器和视觉系统,使机器也具备了“智能视觉”。作为全球机器视觉行业的领先厂商,自从1981年公司成立以来,康耐视机器视觉系统的销售量至今已超过了350,000套,累计收入逾20亿美元。康耐视的模块化视觉系统部门(总部位于马萨诸塞州的Natick)专门生产基于机器的视觉系统,被广泛的应用于自动化的生产和单个部件的质量保障管理。康耐视的表面检查系统部门(总部设于加州的Alamenda)则专注于高速的表面检测,如金属、纸张、及塑料。除位于美国马萨诸塞州Natick郡的总部之外,康耐视也在北美、日本、欧洲、及东南亚设有地区办事处。康耐视欧洲公司的总部坐落于靠近巴黎的Rueil-Malmaison。更多详情,敬请登陆公司网站:
http://www.cognex-china.com

    图片说明 - 该视觉传感器探测反向O形圈退出振动杯进料器。如果检查不到密封焊道,视觉传感器会触发一个拒绝机制,从生产线上移除倒放O形圈,并且将其吹到进料器的供料杯中重新循环。 

    图片说明 - 在盖子定向并被压进加载在组装盘上的O形圈的工作站上,使用了两个视觉传感器。右侧的视觉传感器固定在向程序添加盖子的内联输送带的上方,以确保在组装和印刷之前盖子的方向适当。

    图片说明 - 该视觉传感器(在上一张图像的左侧)随着取放臂移动,并且用来在盖子被压进之前验证O形圈在组装盘设备上的定位是否适当。

    图片说明 - 该视觉传感器检查反向O形圈从进料器供应杯出来,首先使用元件查找传感器在图像中查找O形圈,然后使用图案传感器来验证是否有密封焊道。 

    图片说明 - 该图案传感器保持在相对元件查找传感器的一个固定位置,这样它始终处于正确的位置,以便查找密封焊道的形状,即使O形圈的位置发生变化。

    图片说明 - 该视觉传感器通过先使用元件查找传感器确认在油盖图形上的转角半径,然后使用两个图案传感器来辨别油壶手柄和油滴图形来检查盖子的方向。如果盖子不在正确的方向上,该视觉传感器发出信号到取放臂控制器,使得盖子在被压进加载在组装盘上的O形圈中之前旋转180度。

热点新闻

推荐产品

x
  • 在线反馈
1.我有以下需求:



2.详细的需求:
姓名:
单位:
电话:
邮件: