Система машинного зрения для контроля качества автомобильных шин

Контроль качества имеет решающее значение для компаний, чтобы гарантировать, что выпускаемая ими продукция соответствует отраслевым стандартам и дает желаемый результат. Однако зачастую это сложный процесс, отчасти из-за постоянно ускоряющегося темпа производства и сложности выявления дефектов. Интеллектуальные решения для контроля качества автоматизируют этот процесс и обеспечивают тщательную и точную проверку.

Одной из важнейших областей применения контроля качества является автомобильная промышленность, где проверка шин представляет собой особую проблему для машинного зрения. Это связано как с характеристиками самой резины (высокоабсорбирующий материал), так и с различными размерами и геометрией шин, а также с анализируемыми участками (внутренним и внешним). Эти задачи необходимо выполнять с высокой скоростью, высоким разрешением и высокой степенью неоднородности дефектов.

Сквозные дефекты — не редкость в производстве. Независимо от задействованных факторов, крайне важно обеспечить правильное изготовление и сборку всей продукции. Используя надежные системы контроля качества в производственных процессах, компании могут гарантировать высочайший уровень качества своей продукции.

В течение многих лет производители оригинального оборудования и производители высокоточных станков из самых разных отраслей, таких как автомобилестроение, производство резины и шин, транспорт, автоматизация производства, деревообработка и лесозаготовка, доверяли высокопроизводительным решениям для 3D-контроля, позволяющим сократить время выхода на рынок и повысить прибыльность.

Контроль качества в процессе производства шин традиционно осуществлялся вручную операторами станков. Этот процесс отнимает много времени и не обладает той точностью, которую обеспечивают современные системы машинного зрения.

Использование систем 3D-зрения повышает точность измерений, позволяет выявлять ошибки на ранних стадиях, обеспечивает единообразие характеристик шин и помогает снизить трудозатраты.

Традиционные методы контроля – переменчивые результаты. 

Независимо от способа проведения, проверка шин является — и должна быть — неотъемлемой частью процесса сборки. Предполагая, что компоненты имеют правильную форму и размер, ручная проверка качества обычно включает в себя обеспечение правильного выравнивания слоев стальных кордов и отсутствие зазоров или наложений в местах соединений. Другие ручные проверки включают в себя поиск загрязнений и проверку правильности расположения резиновых деталей в процессе укладки слоев.

Ручная проверка возлагает на оператора ответственность за правильную сборку компонентов шины, их последовательность и выравнивание. Если шина собрана неправильно или не проверена должным образом, это может привести к проблемам с качеством. Кроме того, операторы имеют разный уровень квалификации и опыта. Поскольку нет двух операторов, которые собирают или проверяют шины совершенно одинаково, результаты проверки, вероятно, будут различаться. Более того, разные операторы работают с разной скоростью. Один и тот же оператор может работать с разной скоростью каждый день или даже в течение одной смены. 

Использование 2D-зрения для проверки шин, которая традиционно проводилась вручную, не обязательно является улучшением, поскольку работа 2D-камеры основана на контрасте. Подсветка объекта сзади создает высококонтрастную тень, которая подходит для обнаружения краев. Хотя 2D-технология хорошо подходит для измерения ширины куска резины с помощью обнаружения краев и идентификации штрих-кодов, она не очень эффективна в отсутствие высококонтрастных элементов.

Для производства шин необходима технология, способная проверять и измерять объекты, представляющие собой «черное на черном». Поскольку слои черной резины накладываются друг на друга, двухмерные системы не могут распознавать цели, так как объекты не обладают необходимым контрастом. Для обеспечения надежности и согласованности трехмерные камеры обнаруживают объекты и особенности «черных на черном» целей, которые двухмерные камеры не могут обнаружить.

Проверка шин переходит в высокоскоростной 3D-формат.

Типичная система 3D-зрения использует лазерную триангуляцию для получения изображений путем проецирования лазерной линии на поверхность каждого целевого объекта, в то время как высокоскоростная камера захватывает изображение лазерной линии в виде профиля высоты. Система строит 3D-изображение целевого объекта на основе положения лазерной линии относительно объекта. Как правило, триангуляция основана на соотношении двух постоянных величин: угла камеры и положения лазера. Принцип работы требует наличия известного угла между лазером и приемным элементом камеры.

Для заданного угла положение регистрируемого лазерного луча на приемном элементе определяет измеренную высоту целевого объекта. Система 3D-зрения использует программное обеспечение для поиска переходов от светлого к темному, создаваемых лазерной линией при сканировании объекта. 3D-изображение создается путем объединения результатов определения ширины и высоты лазерной линии при сканировании объекта. 

Использование лазерной триангуляции в системах 3D-зрения не является чем-то новым. Эта технология существует уже много лет. Однако камеры 3D-зрения, использующие инструменты лазерной триангуляции для измерения высоты, ширины, формы и объема черных объектов — и получающие эти профили с высокой скоростью — это совсем другая история.

Создание полномасштабных трехмерных изображений на высокой скорости требует специализированного оборудования и программного обеспечения, способного обрабатывать эту сложную визуальную информацию гораздо быстрее, чем традиционные камеры. Чем быстрее система может создавать эти сложные 3D-профили, тем лучше она подходит для контроля качества в производстве шин. 

Снижение производственных затрат за счет автоматизации производственных процессов. 

В то время как на сборочных линиях инспекторы визуально осматривают детали, чтобы оценить качество изготовления, системы машинного зрения используют камеры и программное обеспечение для обработки изображений, чтобы неустанно и с большей точностью выполнять те же самые оценки. Контроль качества с помощью машинного зрения играет важную роль в достижении 100% контроля качества в производстве, снижении затрат и обеспечении высокого уровня удовлетворенности клиентов.

Системы машинного зрения не только обеспечивают отслеживание продукции с помощью штрих-кодов и текста для создания прослеживаемой истории производства, но также могут направлять продукцию через автоматизированные операции, сопоставлять продукцию с этикетками и упаковкой, а также сравнивать характеристики продукции с ожидаемыми формами, цветами, уровнями заполнения и размерами. В то же время, во всё большем числе приложений клиенты стремятся добавить трёхмерную информацию к набору данных, используемых для различения объектов и классификации различных типов дефектов.

Стремление к расширению использования инструментов 3D-контроля привело к необходимости создания более согласованного стандарта для данных, получаемых с помощью 3D-камеры. Недавно на Международном совещании по стандартам машинного зрения обсуждались новые версии всех стандартов машинного зрения. Обсуждение поддержки 3D-зрения было сосредоточено на GenICam.

Транспортный уровень GenTL в версии 3.0 поддерживает как 3D-камеры с площадным, так и с линейным сканированием, а также несколько значений данных (таких как 3D-координаты и интенсивность пикселя) для каждого пикселя. Стандартизация способа передачи данных с 3D-камеры в программное обеспечение для анализа позволяет разработчикам программного обеспечения создавать универсальные инструменты и поддерживать больше типов контроля, без необходимости создания специальных интерфейсов и функций для всех различных производителей камер.

Во многих задачах контроля качества продукции форма объекта обычно используется в качестве основы для проверки качества. По сравнению с традиционным 2D-зрением, 3D-зрение позволяет напрямую получать 3D-координаты объекта, что дает возможность проводить проверку, которую сложно осуществить с помощью 2D-зрения. По мере того, как системы, используемые для создания 3D-данных, становятся все более стандартизированными, мы увидим все больше продуктов 3D-зрения, которые позволят проводить проверку деталей с использованием реальных 3D-данных, используя в качестве основы всего лишь датчик. Это приведет к тому, что все больше людей будут рассматривать 3D-технологии как решение для множества новых задач.

Требования могут различаться как по разрешению 3D-камеры, так и по ее размеру. Например, проверка надписей на боковине шины или выявление возможных дефектов на внутренней стороне шины требует системы, разработанной специально для этих целей. Система в виде компактной камеры должна помещаться внутри шины.