应用案例 | 基于三维视觉的汽车零件自动化拧紧解决方案

​Part.1 引言

随着人们生活水平的提高,汽车作为理想的代步工具,逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。汽车的广泛应用,大大增加了汽车制造业的负荷。因此,如何提高生产效率和汽车性能,成为汽车制造业的首要关注话题。

Part.2 整车性能的关键:零件拧紧装配

一辆汽车由大约2万个零件组成,其中铁制零件占绝大多数。在汽车生产过程中,很多零部件需要进行拧紧操作,如螺丝、螺母等。作为汽车制造的核心环节之一,正确的拧紧操作对于汽车的安全性和可靠性至关重要。

汽车生产过程中,涉及诸多螺栓的拧紧装配要求,大多数涉及到汽车的行驶安全,合理准确的装配对整车性能至关重要。

Part.3 传统拧紧操作的缺陷

传统的拧紧操作通常依赖于人工操作,耗时耗力。尽管螺丝刀的发明增加了人工拧紧的效率,但长期以来,人工操作仍然存在扭力精度低、无拧错判断、容易漏拧等问题,对整车性能造成了很大的影响。

Part.4 基于三维视觉的汽车零件自动化拧紧解决方案

采用柔性机器人完成自动化拧紧操作,并基于三维视觉检测技术进行质量与状态检测,可以提高拧紧操作的准确性和效率。在汽车装配过程中,由工程师设定各项程序,该自动化系统能够满足车底盘、车门、座椅、轮胎等部件的安装需求。

Part.5 三维视觉的特点

1.高精度:汽车零件拧紧工作为要求极严格的低容差装配,综合定位精度一般在±0.5mm左右,对视觉、机器人均提出了较高精度要求。

本项目中使用的显扬科技3D相机,通过最优基线比设计及高品质元器件选材,结合算法优化,近距离装配扫描时相机自身精度可达±0.03mm,能够满足严苛的精度挑战。

2.高速度:三维机器视觉系统能够快速处理大量的图像数据,并实时分析和提取关键信息,因此可以实现高速度的拧紧操作,提高生产效率。

3.自适应性:三维机器视觉系统可以根据不同零部件的形状、尺寸和姿态进行自适应调整,适应不同的拧紧任务,提高系统的灵活性和适应性。

4.可靠性:机器人替代人工作业可以消除人工缺少经验和疲劳、失误等不稳定因素,3D视觉通过精准扫描,引导机器人准确实施拧紧工艺。

本项目中使用的显扬科技3D视觉具备稳定的结构设计,经过数千套产品的市场交付验证,能够有效降低温度、环境变化对精度的影响,实现装配工艺的一致性。

Part.6 项目流程

1.零件定位:使用3D视觉系统对待拧紧的零件进行定位。通过获取零件的三维坐标和姿态信息,确定零件的位置和角度。

2.图像处理与特征提取:对采集到的零件图像进行算法处理和分析,提取关键特征,如零件的边缘、几何形状等。这些特征可以用于后续的拧紧操作。

3.拧紧结果检测:通过3D视觉系统对拧紧后的零件进行检测和验证。可以使用3D视觉系统重新采集零件的图像,与预设的模型进行比对,判断拧紧结果是否符合要求。如果存在拧紧问题,可以及时进行故障排除和调整。

4.数据分析和记录:对拧紧过程中的数据进行分析和记录。可以记录拧紧力矩、角度、拧紧时间等信息,用于质量控制和生产追溯。

5.异常处理:如果在拧紧过程中检测到异常情况,如零件位置偏移、拧紧力矩异常等,系统可以及时发出警报或停止拧紧操作。

Part.7 通讯协议

Part.8 基于三维视觉的汽车零件自动化拧紧优势

1.更准确的位置和角度测量:传统的2D视觉系统只能提供平面上的信息,而基于3D视觉的系统可以获取更准确的零件位置和角度信息。这样可以确保零件在正确的位置进行拧紧,避免误差和不良拧紧。

2.多角度检测:基于3D视觉的系统可以从不同角度获取零件的图像,从而可以对零件进行多角度的检测。这有助于发现隐藏在某个角度无法观察到的问题,提高检测的全面性和准确性。

3.自适应拧紧力矩控制:基于3D视觉的系统可以实时测量零件的形状和表面特征,从而可以根据零件的特性自适应地调整拧紧力矩。这样可以确保拧紧力矩在合适的范围内,避免过紧或过松的情况。

4.异常检测和故障排除:基于3D视觉的系统可以通过比对实际零件的形状和预设的模型进行比对,从而可以检测出异常的零件或拧紧问题,并及时进行故障排除。这有助于提高生产线的稳定性和可靠性。

5.数据分析和追溯:基于3D视觉的系统可以记录和分析拧紧过程中的数据,包括拧紧力矩、角度等信息。这些数据可以用于质量控制和追溯,帮助企业分析和改进生产过程,提高产品质量和生产效率。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/219927.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AI之火是如何燎原的?始于马斯克与佩奇的一场激辩

丨划重点 ①在2015年, 马斯克44岁生日派对上,他与谷歌联合创始人佩奇曾就AI产生严重分歧,甚至终结了十多年的友谊。佩奇认为人类最终将与AI机器融合,将会有许多种智能争夺资源, 马斯克则担心机器可能会毁灭人类。 ②在收购AI创企DeepMind时…

智慧电力在线监测系统

智慧电力在线监测系统是一种基于物联网、云计算、大数据和人工智能等技术的智能化监控系统,用于实时监测电力设备的运行状态和电能质量,及时发现和处理电力系统中存在的问题,提高电力系统的安全性和可靠性。依托电易云-智慧电力物联网&#x…

Linux系统编程:并发与信号总结

并发 并发是指两个或多个同时独立进行的活动。在计算机系统中,并发指的是同一个系统中多个独立活动同时进行,而非依次进行。 并发在计算机系统中的表现: 一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是…

spring boot 2 升级到 spring boot 3 后文件上传失败

背景 项目需要,要求升级 spring boot 2.7 到 spring boot 3.2,升级过程中发现很多不兼容问题,下面说明文件上传失败的解决方案。 问题 spring boot 2 中不需要额外的配置,直接在 Controller 中配置 MultipartFile 接收页面传的…

创建 Python Docker 镜像的完整指南

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com Python和Docker是两个极其流行的技术,结合它们可以创建强大的应用程序。Docker允许将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中,而Python则提供了丰富的库和工具来开发应用程序。本文将提…

C++ 12.5作业

以下是一个简单的比喻,将多态概念与生活中的实际情况相联系: 比喻:动物园的讲解员和动物表演 想象一下你去了一家动物园,看到了许多不同种类的动物,如狮子、大象、猴子等。现在,动物园里有一位讲解员&…

国产接口测试工具APIpost

说实话,了解APIpost是因为,我的所有接口相关的文章下,都有该APIpost水军的评论,无非就是APIpost是中文版的postman,有多么多么好用,虽然咱也还不是什么啥网红,但是不知会一声就乱在评论区打广告…

docker 手工redis7.x cluster

IP端口192.168.0.816379/6380192.168.0.826379/6380192.168.0.1146379/6380 mdkir /data/{6379,6380}cat <<END> /data/6379.conf # 端口号 port 6379# 设置客户端连接后进行任何其他指定前需要使用的密码 #requirepass 123456 ## 当master服务设置了密码保护时(用re…

SQL错题集2

1.插入记录 用户1001在2021年9月1日晚上10点11分12秒开始作答试卷9001&#xff0c;并在50分钟后提交&#xff0c;得了90分&#xff1b; 用户1002在2021年9月4日上午7点1分2秒开始作答试卷9002&#xff0c;并在10分钟后退出了平台。 2.请把exam_record表中2021年9月1日之前开始作…

windows下DSS界面本地集成linkis管理台

说明&#xff1a;当前开发环境为windows&#xff0c;node版本使用16.15.1。启动web时&#xff0c;确保后端服务已准备就绪。 1.linkis web编译 #进入项目WEB根目录 $ cd linkis/linkis-web #安装项目所需依赖 $ npm install参考官方编译说明&#xff0c;windows下编译一直异常…

Golang 并发 — 流水线

并发模式 我们可以将流水线理解为一组由通道连接并由 goroutine 处理的阶段。每个阶段都被定义为执行特定的任务&#xff0c;并按顺序执行&#xff0c;下一个阶段在前一个阶段完成后开始执行。 流水线的另一个重要特性是&#xff0c;除了连接在一起&#xff0c;每个阶段都使用…

LeetCode 2477. 到达首都的最少油耗:深度优先搜索(DFS)

【LetMeFly】2477.到达首都的最少油耗&#xff1a;深度优先搜索(DFS) 力扣题目链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/minimum-fuel-cost-to-report-to-the-capital/ 给你一棵 n 个节点的树&#xff08;一个无向、连通、无环图&#xff09;&#xff0c;每个节点表示一…

【Vulnhub 靶场】【Prime (2021): 2】【简单 - 中等】【20210509】

1、环境介绍 靶场介绍&#xff1a;https://www.vulnhub.com/entry/prime-2021-2,696/ 靶场下载&#xff1a;https://download.vulnhub.com/prime-2021/Prime-2.ova 靶场难度&#xff1a;简单 - 中等 发布日期&#xff1a;2021年5月9日 文件大小&#xff1a;3.7 GB 靶场作者&am…

算法竞赛备赛进阶之区间DP训练

区间动态规划&#xff08;Interval Dynamic Programming&#xff0c;简称 IDP&#xff09;是一种动态规划算法&#xff0c;用于解决包含区间状态的优化问题。在区间动态规划中&#xff0c;问题可以划分为多个不重叠的区间&#xff0c;每个区间可以独立求解&#xff0c;并且状态…

分享126个图片JS特效,总有一款适合您

分享126个图片JS特效&#xff0c;总有一款适合您 126个图片JS特效下载链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1sOKHo4RciQXwQX9vhLIm3g?pwd6666 提取码&#xff1a;6666 Python采集代码下载链接&#xff1a;采集代码.zip - 蓝奏云 学习知识费力气&#xff0c;收集整…

​CAN FD一致性测试:便捷、高效的自动化测试系统

后起之秀——CAN FD&#xff1a;随着各个行业的快速发展&#xff0c;消费者对汽车电子智能化的诉求越来越强烈&#xff0c;这使得整车厂将越来越多的电子控制系统加入到了汽车控制中&#xff0c;且在传统汽车、新能源汽车、ADAS和自动驾驶等汽车领域中也无不催生着更高的需求&a…

机器学习---朴素贝叶斯分类器的实现(对文本进行侮辱性言论和非侮辱性言论的分类)

1. loadDataSet函数 import numpy as np# 构造loadDataSet函数用于生成实验样本 def loadDataSet(): postingList[[my, dog, has, flea, problems, help, please],[maybe, not, take, him, to, dog, park, stupid],[my, dalmation, is, so, cute, I, love, him],[stop, postin…

JDK8升级11常见问题

JDK8升级11常见问题 1. 使用rt.jar/jce.jar情况 原代码&#xff1a; <plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><configuration><source>1.8</source><targe…

计算机网络入侵检测技术研究

摘 要 随着网络技术的发展&#xff0c;全球信息化的步伐越来越快&#xff0c;网络信息系统己成为一个单位、一个部门、一个行业&#xff0c;甚至成为一个关乎国家国计民生的基础设施&#xff0c;团此&#xff0c;网络安全就成为国防安全的重要组成部分&#xff0c;入侵检测技术…

CUDA简介——For循环并行化

1. 引言 前序博客&#xff1a; CUDA简介——基本概念CUDA简介——编程模式 kernel相关语法定义为&#xff1a; kernel函数定义&#xff0c;与常规C函数定义类似。不同之处在于&#xff0c;有__global__关键字。 为说明符&#xff0c;告诉编译器该函数应编译运行在device上&a…