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        檢測案例

        基于機器視覺的汽車零部件視覺篩選系統
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        案例名稱: 基于機器視覺的汽車零部件視覺篩選系統
        案例系列: 機械五金 
        發布時間: 2017-02-18

              隨著汽車行業的發展,發動機性能逐漸提高,對發動機冷卻系統水泵的穩定性、可靠性的要求也越來越高。葉輪是水泵的重要組成部分,其將機械能傳遞給液體,使液體的壓力能和動能提高,實現冷卻熱交換。汽車水泵中葉輪轉速較高,運行工況變化大,對葉輪的質量要求相當苛刻。
              用戶需求

              圖1:兩種不同型號的葉輪,外觀非常接近。
              客戶為多家水泵制造商生產葉輪,其現場同時生產的有幾十個型號,在工藝環節中涉及多個型號共用設備的情況。多個型號的葉輪的外觀、尺寸非常接近,極易混雜,如圖1所示的就是兩種不同型號的葉輪,外觀非常接近。 
              若水泵制造商將錯誤型號的葉輪安裝在水泵中,將會導致水泵工作異常,直接影響汽車發動機的冷卻系統。此外,葉輪在生產過程中也會出現殘次品,如鐵芯裂紋、尺寸超出誤差范圍等,對葉輪的分類篩選非常必要,F階段,客戶現場采用人工篩選分類、甄別產品是否合格,但工作強度大、準確性差、效率低,因此亟需自動化的在線分類篩選系統。 
              易菲特視覺與用戶配合,實現了基于機器學習技術的葉輪視覺在線分類篩選系統。
              該系統與自動化機構結合,以在線的形式進行檢測,平均每個樣品檢測時間不超過1秒。采用基于PC的系統,成像硬件采用工業相機與鏡頭、環形光源,處理軟件采用自主研發EMVP圖像處理軟件。
              設備首先通過傳送帶和導軌將葉輪排成隊列,再通過分料氣缸將葉輪推入視覺檢測區域進行拍照檢測。當完成檢測后,輸出I/O信號給運動控制系統,執行剔除/通過動作。
              由于客戶現場產品型號眾多,同時也有將來增加的未知型號,為滿足系統自適應性要求,系統采用機器學習算法進行特征提取與分類,通過采樣學習,其準確率隨著樣本量提高,完全滿足客戶所需要求。


              目前,該系統已經在用戶車間現場實現了穩定運行。通過上述檢測系統,企業不僅可以節省人力成本,還能提高檢測效率及準確率,保障產品質量控制。該系統可擴展于其他行業的產品視覺分類篩選應用,為用戶提供高性價比、高服務的選擇。

         
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