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    汽車覆蓋件質(zhì)量缺陷視覺檢測(cè)研究

    2022-05-17 08:22:12王亞光張曉光劉江劉小軍曹丹鵬上汽通用五菱汽車股份有限公司重慶分公司
    鍛造與沖壓 2022年10期
    關(guān)鍵詞:直線設(shè)置軟件

    目前,汽車覆蓋件生產(chǎn)質(zhì)量檢查以人工檢查為主,人工檢查質(zhì)量受人員技能、生產(chǎn)節(jié)拍、工作態(tài)度、勞動(dòng)強(qiáng)度等因素的影響,存在質(zhì)量漏檢風(fēng)險(xiǎn),人工檢查質(zhì)量也存在過檢、損傷零件等問題。隨著生產(chǎn)節(jié)拍的不斷提升,機(jī)器人自動(dòng)化裝框的實(shí)施,人工質(zhì)量檢查越來越跟不上沖壓生產(chǎn)發(fā)展的需要。由于人工檢查在實(shí)際應(yīng)用中遇到的困難和機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展,給沖壓生產(chǎn)提供了新的檢測(cè)方法。機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)快速、準(zhǔn)確、可靠,安全性高,不直接接觸零件,不損傷零件。還可以減少質(zhì)量檢測(cè)人員,降低制造成本,對(duì)每一個(gè)檢測(cè)的零件留有檢測(cè)照片,可以實(shí)現(xiàn)零件質(zhì)量的精準(zhǔn)追溯。

    本文從歌詞的語言出發(fā),通過兩首典型“中國(guó)風(fēng)”歌曲歌詞修辭格運(yùn)用的分析,試探究修辭格的不同運(yùn)用給“中國(guó)風(fēng)”歌曲帶來的效果。試著通過對(duì)同一類型歌詞修辭格運(yùn)用的研究,來探索“中國(guó)風(fēng)”歌曲對(duì)修辭格態(tài)度的異同以及由此帶來的效果對(duì)歌曲的影響。

    視覺檢測(cè)系統(tǒng)一般由光源、光源控制器、光學(xué)鏡頭、相機(jī)、傳感器、圖像處理單元、圖像分析處理軟件、通信輸入輸出單元等部分組成。根據(jù)覆蓋件的特點(diǎn),選擇的相機(jī)是500 萬像素滾動(dòng)快門黑白相機(jī),配備10 ~50mm 變焦鏡頭。光源采用LED 球積分光源,適用于零件表面有凹凸不平,弧面表面檢測(cè)。圖像處理軟件采用SGVision 視覺軟件,該款軟件無需編程,算法工具豐富,功能強(qiáng)大,使用方便。

    開裂問題視覺檢測(cè)

    開裂問題是覆蓋件最嚴(yán)重的質(zhì)量問題,在實(shí)際生產(chǎn)中,員工在裝框前每件零件質(zhì)量檢查的時(shí)間只有12 秒左右,在短時(shí)間內(nèi)檢查完整個(gè)零件是很困難的。使用機(jī)器視覺檢測(cè)零件質(zhì)量,可以在1 秒內(nèi)完成零件拍照和檢測(cè)。開裂問題視覺檢測(cè)的流程如下:

    ⑴用相機(jī)對(duì)合格的零件進(jìn)行拍照,選取一張清晰的照片作為參考圖,再用特征匹配工具選取零件一個(gè)部位作為ROI(檢測(cè)區(qū)域),確定零件定位部位,后續(xù)零件檢測(cè)定位會(huì)更加準(zhǔn)確。特征匹配算法的設(shè)置界面如圖1 所示。

    ⑶2 個(gè)算法設(shè)置完成后,先點(diǎn)“測(cè)試當(dāng)前”按鈕,看軟件能否正確檢測(cè)出模板中的照片,如果檢測(cè)“OK”,則算法設(shè)置完成。如果有少孔零件,軟件檢測(cè)結(jié)果就會(huì)顯示“NG”不合格,并發(fā)出報(bào)警聲,如圖6 所示。

    缺邊問題是由于零件放料不到位或者廢料區(qū)開裂造成零件缺失一部分,缺邊對(duì)零件的功能和外觀都有影響。視覺檢測(cè)該問題的流程如下:

    ⑵選用斑點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)少孔問題,把ROI 藍(lán)色框圈住零件的孔,斑點(diǎn)類型選擇黑色斑點(diǎn),灰度閾值選擇128,中心類型選擇區(qū)域重心。合格標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置中,基準(zhǔn)中心X 為629,基準(zhǔn)中心Y 為980,最大允許偏移X 為200,最大允許偏移Y 為200,最小允許寬度為4,最大允許寬度為700,最小允許高度為4,最大允許高度為700,斑點(diǎn)檢測(cè)算法就設(shè)置完成。點(diǎn)測(cè)試按鈕,如顯示“OK”,則設(shè)置正確,如圖5 所示。

    聽了這個(gè)問題,陳校長(zhǎng)笑呵呵地說:“陳校長(zhǎng)可當(dāng)不了未來三十年的校長(zhǎng)嘍!但是我可以作為老校長(zhǎng)暢想一下學(xué)校的未來。在未來,學(xué)校乘著集團(tuán)化辦學(xué)的東風(fēng),會(huì)在添置校園硬件設(shè)備、打造校園課程空間、提升教學(xué)質(zhì)量及豐富校園文化建設(shè)等方面做出更多的努力。同時(shí)也希望不僅僅只有校方的努力,還需要學(xué)生和家長(zhǎng)的共同參與,使虹口區(qū)第四中心小學(xué)可以成為上海,乃至全國(guó)一流的學(xué)校,為社會(huì)培養(yǎng)更多的人才!”

    少孔問題視覺檢測(cè)

    ⑴用相機(jī)拍一張合格零件的照片,選取一張清晰的照片作為參考圖,選用直線匹配算法,直線1 的ROI 區(qū)畫在零件左邊直線上,直線2 和直線3 的ROI區(qū)畫在零件水平直線上。點(diǎn)擊測(cè)試按鈕,出現(xiàn)測(cè)試結(jié)果“OK”則設(shè)置完成。通過零件2 個(gè)邊定位零件,使檢測(cè)更加準(zhǔn)確可靠,如圖7 所示。

    ⑴用相機(jī)拍一張合格零件的照片,選取一張清晰的照片作為參考圖,選用直線匹配算法,直線1 和直線2 的ROI 區(qū)畫在零件右邊直線上,直線3 的ROI 區(qū)畫在零件水平直線上。通過零件2 個(gè)邊定位零件,使檢測(cè)更加準(zhǔn)確可靠,點(diǎn)擊測(cè)試按鈕,出現(xiàn)測(cè)試結(jié)果“OK”則設(shè)置完成。

    564 手術(shù)治療時(shí)機(jī)對(duì)多發(fā)肋骨骨折內(nèi)固定術(shù)后并發(fā)癥的影響 蘭 綱,王細(xì)勇,郭大為,肖懷清,徐朱慧,張志豪

    ⑶2 個(gè)算法設(shè)置完成后,先點(diǎn)“測(cè)試當(dāng)前”按鈕,看軟件能否正確檢測(cè)出模板中的照片,如果檢測(cè)“OK”,則算法設(shè)置完成。如有開裂零件,視覺檢測(cè)軟件會(huì)做出正確檢測(cè),檢測(cè)時(shí)間在1 秒內(nèi)完成,檢測(cè)結(jié)果是“NG”不合格,并發(fā)出報(bào)警聲,如圖3 所示。

    未來的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)技術(shù)無關(guān)乎技術(shù),也無關(guān)乎距離[4]。在線教育理念借助聯(lián)通主義、建構(gòu)主義以及信息加工理論等學(xué)習(xí)理論,在一個(gè)動(dòng)態(tài)交互、泛在靈活的開放教學(xué)環(huán)境中傳遞知識(shí)。這種模式下的教師需要具備信息教學(xué)核心素養(yǎng),適應(yīng)時(shí)空分離狀態(tài)下教學(xué)過程和資源的設(shè)計(jì)、開發(fā)、利用、管理和評(píng)價(jià),才能使得在線教學(xué)朝著規(guī)范化、合理有效的方向發(fā)展。

    缺邊問題視覺檢測(cè)

    ⑵選用相似度算法檢測(cè)零件是否有開裂,相似度算法用于與設(shè)定的ROI 區(qū)域(藍(lán)色框)內(nèi)與模板基準(zhǔn)圖進(jìn)行比對(duì),可同時(shí)設(shè)置多個(gè)檢測(cè)區(qū)域與忽略區(qū)域,從而判斷零件是否有開裂問題。相似度算法設(shè)置如圖2 所示。

    少孔問題也是覆蓋件最嚴(yán)重的質(zhì)量問題之一,少孔是指零件實(shí)際孔數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)孔數(shù)少一個(gè)或多個(gè)的問題,少孔對(duì)下工序裝配零件會(huì)有嚴(yán)重影響。目前,沖壓對(duì)零件孔數(shù)采用的方法是每15 分鐘抽檢1 件數(shù)孔,如果在這個(gè)間隔時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)少孔問題,可能到發(fā)現(xiàn)時(shí)已生產(chǎn)100 件左右。如果采用視覺檢測(cè),則可實(shí)現(xiàn)100%檢測(cè)孔數(shù),實(shí)現(xiàn)少孔問題零逃逸。少孔問題視覺檢測(cè)的流程如下:

    ⑵選擇像素統(tǒng)計(jì)算法檢測(cè)零件缺邊問題,用ROI藍(lán)色框圈住零件左下角,檢測(cè)項(xiàng)目選擇當(dāng)量直徑,最小閾值設(shè)為850,最大閾值設(shè)為1119.15。設(shè)置完成點(diǎn)擊測(cè)試按鈕,如出現(xiàn)“OK”結(jié)果則設(shè)置完成,如圖8 所示。

    ⑶2 個(gè)算法設(shè)置完成后,點(diǎn)擊測(cè)試按鈕,如出現(xiàn)“OK”結(jié)果,則完成全部算法設(shè)置。當(dāng)零件出現(xiàn)缺邊問題時(shí),軟件會(huì)出現(xiàn)“NG”結(jié)果,并發(fā)出報(bào)警聲,如圖9 所示。

    檢測(cè)結(jié)果匯總處理

    在實(shí)際檢測(cè)中,SGVision 軟件會(huì)匯總所有檢測(cè)零件“OK”照片和“NG”照片,如果出現(xiàn)檢測(cè)錯(cuò)誤可以查詢檢測(cè)留存的照片進(jìn)行核對(duì),修正算法工具中的參數(shù),使檢測(cè)更加準(zhǔn)確。每天檢測(cè)的數(shù)據(jù),軟件會(huì)自動(dòng)匯總和統(tǒng)計(jì),如有需要可以導(dǎo)出每天產(chǎn)能圖(圖10),計(jì)算檢測(cè)零件的合格率,并且能導(dǎo)出每天檢測(cè)的每個(gè)零件具體數(shù)據(jù),便于生產(chǎn)部門進(jìn)行分析,提升產(chǎn)品質(zhì)量,提高零件合格率。

    充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)公益性社會(huì)服務(wù)機(jī)構(gòu)在農(nóng)業(yè)科技推廣中的主體作用。建立公益性農(nóng)技推廣體系,以滿足農(nóng)民的科技需求為出發(fā)點(diǎn),以服務(wù)農(nóng)民的成效為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。建立健全農(nóng)技推廣運(yùn)行機(jī)制,培養(yǎng)建設(shè)農(nóng)業(yè)科技示范戶和示范基地,開展農(nóng)技人員培訓(xùn),促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系與技術(shù)推廣體系對(duì)接。加速農(nóng)業(yè)新機(jī)制形成,完善農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化快速通道,全面提升公益性農(nóng)技推廣體系的公共服務(wù)能力。

    結(jié)束語

    通過對(duì)汽車覆蓋件開裂、少孔、缺邊3 種質(zhì)量問題視覺檢測(cè)流程的設(shè)置,掌握了機(jī)器視覺檢測(cè)覆蓋件質(zhì)量缺陷的方法,提高了視覺檢測(cè)應(yīng)用的能力。在實(shí)際沖壓生產(chǎn)線上,由于零件種類多樣,零件造型復(fù)雜,受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、振動(dòng)、布置空間等因素的影響,在線視覺檢測(cè)設(shè)置會(huì)更復(fù)雜。下一步,針對(duì)自動(dòng)化線每個(gè)零件的特征和質(zhì)量,在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域布置合適的視覺檢測(cè)相機(jī),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化在線視覺檢測(cè)。

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