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海康利用視覺檢測系統提升長安汽車生產質量

海康機器人.png


重慶長安(an)(an)(an)汽車(che)(che)股份有(you)限公司(si)(簡(jian)稱(cheng)長安(an)(an)(an)汽車(che)(che))是(shi)中國汽車(che)(che)四大(da)集(ji)團(tuan)陣營企業,全球有(you)14個生產基(ji)地,33個整(zheng)車(che)(che)、發動機(ji)及變速(su)器工(gong)廠,是(shi)一家集(ji)開(kai)發、制造、銷(xiao)售全系(xi)列乘用(yong)車(che)(che)和商用(yong)車(che)(che)的(de)汽車(che)(che)公司(si)。其兩江工(gong)廠占地面積2212畝,年極(ji)限產能達(da)100萬(wan)輛,是(shi)長安(an)(an)(an)汽車(che)(che)核心戰(zhan)略工(gong)廠。


長安汽車核心戰略工廠.png


如何實現高效準確的生產工序檢測

隨著傳統汽車向數字化、智能化轉型,市場競爭愈發激烈,對車體的一致性和精密程度都提出了更高的要求。


在汽車生產中,對鈑金/焊點/漆面/鑄件等工序的缺陷檢測尤為重要,其質量控制會直接影響到整車的安裝精度、駕駛體驗、車身剛性等指標。以往其檢測方式一般采用人工抽檢,存在一定的局限性,難以當下的生產需求,且汽車本身結構的復雜性,對視覺系統的光路設計、系統標定、算法開發等要求較高。


解決方案

鈑金/焊點/漆面/鑄件等工序檢測

搭載海康機器人視覺軟硬件

海康機器人與長安汽車成立工業AI聯合(he)創新中(zhong)心,面(mian)向(xiang)汽車制造開展深度(du)合(he)作,聚(ju)焦鈑金/焊(han)點/漆面(mian)/鑄(zhu)件(jian)表面(mian)缺陷檢(jian)測等行(xing)業難題,已在重慶兩江工廠等基地(di)部署(shu)運行(xing),技術自(zi)主可(ke)控,實現數智化迭代升級。


沖壓線尾鈑金外觀缺陷檢測

針對汽車鈑金覆蓋件的表面缺陷,項目設計了位于沖壓生產線尾的在線視覺檢測方案,使用海康機器人CH和CI系列相機。可見(jian)光系統采(cai)用了(le)圖像處理+深度(du)學習的(de)技術(shu),針對目視(shi)可見(jian)的(de)面(mian)缺陷(xian)及孔特征計數,高光譜(pu)系統則主要針對目視(shi)不可見(jian)的(de)面(mian)缺陷(xian),實現(xian)了(le)對鈑金表面(mian)隱形傷(shang),極微小傷(shang)的(de)缺陷(xian)檢測。

沖壓線尾鈑金外觀缺陷檢測.png

焊接機艙焊點視覺檢測

焊(han)點視覺(jue)檢測應用(yong)對象(xiang)為(wei)汽車機艙(cang)總成件,檢測工位采用(yong)了海康機器人(ren)CH系列相機,主(zhu)要檢測內(nei)容為(wei)焊(han)點缺(que)(que)漏、焊(han)點偏移量以及焊(han)點缺(que)(que)陷,其中焊(han)點缺(que)(que)漏檢測以模(mo)(mo)板匹配算法(fa)實(shi)現;焊(han)點缺(que)(que)陷檢測采用(yong)深度學習的(de)方(fang)式(shi),利用(yong)殘差神經網絡模(mo)(mo)型進行飛濺、毛刺、邊(bian)焊(han)、扭(niu)曲、無缺(que)(que)陷等6分類模(mo)(mo)型訓練(lian),從而實(shi)現缺(que)(que)陷檢測,正(zheng)確率達95%以上。


焊接機艙焊點視覺檢測.png


涂裝漆面外觀視覺檢測

涂裝白(bai)車身表面缺(que)陷檢測系統,采用海康機(ji)器人(ren)CS系列工(gong)業相(xiang)機(ji),配合機(ji)器視(shi)(shi)覺、深(shen)度學(xue)習等優異技術,能(neng)夠實(shi)現漆面全分(fen)類(lei)缺(que)陷檢測,準(zhun)確(que)度達到99.9%,同(tong)時實(shi)現了缺(que)陷位(wei)置及種類(lei)的(de)可(ke)視(shi)(shi)化(hua),現場工(gong)人(ren)可(ke)快速響應(ying)處理。避免(mian)人(ren)員長時間工(gong)作帶來的(de)疲(pi)勞、漏檢、誤檢問題(ti)。


涂裝漆面外觀視覺檢測.png


鑄造機器視覺在線檢測系統

鑄(zhu)(zhu)造(zao)機器視覺(jue)在(zai)(zai)線檢(jian)測(ce)系統(tong)是在(zai)(zai)缸蓋(gai)毛(mao)坯下線時對其(qi)6個外(wai)觀面(mian)的表面(mian)缺(que)陷進行檢(jian)測(ce),采(cai)用海康機器人CH系列面(mian)陣相(xiang)機,其(qi)視覺(jue)檢(jian)測(ce)算(suan)法采(cai)用“傳統(tong)圖像處理+深度(du)學習(xi)”結合的方式進行,能有(you)效實現鑄(zhu)(zhu)造(zao)缺(que)陷的檢(jian)出,避(bi)免人工(gong)漏檢(jian)導致后工(gong)序(xu)斷刀或批(pi)量圍堵等問題的發生,提高了鑄(zhu)(zhu)件檢(jian)測(ce)效率和檢(jian)測(ce)質量,降(jiang)低了產品質量風險。


鑄造機器視覺在線檢測系統.png


效果

零件質量和檢測效率大幅提升

 工作效率大幅提升

人工檢測升級為機器視覺檢測后,效率大幅提升。以焊裝檢測模塊為例,原來單件檢測時間為1分鐘,現只需5秒,效率提升達92%

 提高零件生產質量
檢測方式由原來的抽檢改為100%全檢,避免了質量問題后移,零件返修率大幅降低,解決了人員測評變差控制難,主觀測評一致性等問題,同時大大降低了人工檢測的工作量與強度

 低成本模塊化部署
此場景的(de)落地應(ying)用實現了多項視覺(jue)檢測(ce)技術自主可(ke)控(kong),幫助長安汽(qi)車更快(kuai)更不不完成現有廠區技術升級(ji)及新廠區建設中視覺(jue)檢測(ce)系統(tong)的(de)低成本模塊化部署。

 實現數字化管理

通過機器視覺檢測(ce),可(ke)視化(hua)數(shu)據反饋,可(ke)及(ji)時針對質量異常問題進行數(shu)據分(fen)析和調整優化(hua),實現全面的(de)數(shu)字化(hua)管(guan)理,為(wei)制造領(ling)域的(de)視覺場景開發及(ji)智能制造升級奠定了堅實基(ji)礎。


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