5 faktorer du bør vurdere før du velger automatisk kontroll

5

Hvis virksomheten din produserer små presisjonsdeler, er kvalitet det viktigste for deg. Faktisk er kvalitet ryggraden i hele produksjonsprosessen. Hvis du vil forbedre kvaliteten, kan du velge AVCer, som refererer til automatiske visuelle kontrollsystemer.

Disse maskinene bruker faktisk datasynsteknologi for å sjekke komponenter for defekter, for eksempel deformasjoner, bulker, riper og forurensninger, for bare å nevne noen. Før du går for automatisk visuell inspeksjon, foreslår vi at du vurderer faktorene beskrevet nedenfor. Les videre for å finne ut mer.

1. En annen løsning for hver del

Det er ikke lett å designe en AVC for å kontrollere forskjellige typer komponenter. Årsaken er at geometrien til deler kan bli tilstoppet. Faktisk er disse begrensningene på grunn av utformingen av produktet, da en automatisk inspeksjon ikke er involvert i designprosessen.

Kamerahastigheten, oppløsningen, belysningen og defektspesifikasjonen kan hjelpe deg med å få en bedre analyse. På den annen side kan en menneskelig operatør se på saken igjen ved mistanke. Men en maskin er raskere.

2. Overflateinspeksjon og dimensjonal måling

Det er to typer AVC. Den ene brukes til overflateinspeksjon og den andre brukes til dimensjonale målinger. Det senere systemet er mye lettere å lage. Videre er det ikke vanskelig å designe statistiske metoder som finner ut effektiviteten til en løsning.

Hvis delspesifikasjonene er definert tidligere, vil det være lettere for systemet å identifisere viktige parametere.

Overflateinspeksjon kan derimot være vanskelig. Hvis du har dokumentert instruksjoner for å veilede teammedlemmene til å inspisere en komponent på riktig måte, kan du utføre bedre inspeksjoner. Men disse instruksjonene vil ikke være nyttige for en programmerer å designe riktig kode for maskinen.

3. Lag en kategori av feil

Å definere defekter og sette dem i forskjellige kategorier er avgjørende for utviklingsprosessen. Derfor satte ingeniører sammen en defektkatalog før AVC -utviklingen startet. Dette innebærer en liste over defekter og deler som er defekte eller avvist. Sørg derfor for at maskinen kan identifisere disse feilene.

4. Programmering for å identifisere feil

Programmet for maskinen skal kunne lokalisere deler, segmentere bilder og utføre støyoptimalisering. Selvfølgelig er feiloppdagelse det kritiske aspektet, som bør være den viktigste egenskapen til det riktige systemet.

5. Sørg for at bildet er godt nok

Vanligvis er en god inspeksjon avhengig av et bilde av høy kvalitet. Du kan gjøre mange ting for å sikre at inspeksjonssystemene er i mål. Bildekvaliteten er basert på kameraoppsettet og belysningen. Bortsett fra dette er andre faktorer viktige, for eksempel forebygging av falske avslag, bruk av maskinplass effektivt og hold deg til syklustiden.

Kort sagt, med AVC -systemer kan du redusere kundeklager. For noen typer deler kan du ikke få noen klager. På markedet kan du allerede finne maskiner som allerede har smarte visuelle inspeksjonssystemer som du kan kjøpe.

About the author

Add comment

By user

Recent Posts

Recent Comments

Archives

Categories

Meta