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“红房子”的秘密--将视觉检测用于辅助铸件浇冒口自动切割项目
[ 发布日期:2020-02-28 13:18:08 | 浏览:731次 ]
铸件的偏差性或不一致性,是铸件生产的天然属性,也成为铸件后处理实施自动化加工的巨大障碍。
 
很多的切割、打磨项目,在遇到铸件不一致性的难题时,通过反复的调试设备、修改软件程序等,往往还是避免不了切伤工件、磨伤工件、切磨不到位等情况的存在,苦苦找不到好的解决方案。工程师们真的很渴望给机器能配一双“慧眼”,来甄别出工件的不一致性。


 
近年来,随着机器视觉技术的发展,终于使这一难题找到了较好的解决方式,但这其中的技术细节也很多,需要抽丝剥茧的悉心处理,才能达成较好的实施效果。
 
结合我们最近刚刚成功实施的一个视觉系统辅助自动切割项目,谈谈需要注意的几点问题。

 
1、 要结合设备空间,充分考虑到铸件切割的复杂和恶劣工况,对视觉系统的安装位置、防护措施等做出合理的规划。
 
2、 视觉系统拍照取样的位置、角度、光源的配置非常重要,要通过确定工件合理的拍照姿态,实现视觉采样、提取特征点等操作,确保能将偏差特征进行量化处理。
 
3、 测试并确认视觉系统和设备控制系统的通讯方式、通讯协议、数据内容等。
 
4、 对工件的不一致性问题进行分析,确认一个标准件,并通过比对标准件,对普通工件偏差存在的位置、角度等变量进行分解处理,确定出偏差补偿的数学算法。
 
5、 将以上偏差补偿的数学算法带入设备控制系统,通过软件处理对标准件的加工路径(如切割打磨轨迹)进行补偿修正,根据动态修正的数据运行设备的加工操作。
 
6、 通过对加工完成后工件的效果分析,不断优化各项参数,使视觉补偿达到最优状态。
 
从我们这个项目的实际运行效果来看,视觉检测实际占用机加工时间仅为4-5秒左右,但对整个项目的成功起到了关键性的左右。通过“看清”工件的偏差性,并将量化的数据用于设备的加工补偿,使所有工件切割的合格率达到100%,完全实现了预期的效率和效果。

 
基于以上的成功经验,后期我们将会更大胆的将视觉检测用于辅助铸件自动切割项目,有信心完成更难、更具挑战性的项目。





 
 
 
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