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在制造中谈到测量时,准确性至关重要。Rick Van Valkenburg负责在Perceptron的全球销售和营销中,讨论了在为汽车行业开发基于机器人的测量系统时准确性的重要性

Perceptron-Helix-evo在您的时间在Perceptron期间,如何在汽车测量中提出准确性的要求?我从20世纪90年代中期就开始使用感知器,精确度一直是测量系统的要求。有两种方法来评估在线和近线测量系统的精度,这两种方法都很重要。第一种方法是系统精度。这是由测量系统提供者发布的传统定义,也是在比较中最常用的准确度类型。系统精度是测量系统在整个工作体积上的精度,但在一个理想的功能上,如球面,步长规,或平板。

Perceptron Rick Van Valkenburg

Perceptron的Rick Van Valkenburg

评估准确性的第二种方法是特征精度和局部精度的组合。当评估规格的测量系统时,这种精度通常被忽略。特征准确性涉及测量系统如何测量汽车组件上发现的特定功能。本地精度是系统如何在整个制造变化范围内报告该功能的移动。如果我们考虑测量螺纹孔,重要的是,我们可以重复测量孔,并且我们还可以准确地报告孔的变化或从部分地移动。汽车部件包含可能难以测量的特征,例如螺纹孔,螺纹螺柱,挤压孔,封闭件,机加工表面等的Sub-3MM HEM。测量系统是质量的重大投资,如果系统无法可靠地测量制造商所需的所有功能,则丢失重大价值。

传统上,在线测量系统通过与三坐标测量机相关和偏移来获得系统精度。对两个系统测量过的部件进行关联。多部分比较允许确认两个系统的测量一起跟踪,并允许内联系统的测量偏移以匹配三坐标测量机。这种方法的用途是允许制造商使用他们的三坐标测量机作为他们的主人。其局限性是必须进行初始相关性以产生准确的数据,然后需要定期重复这一步骤以确定稳定性。

在21世纪初,制造商一直在推动不需要与CMM相关的精确系统。这是由于装配工厂生产的模型数量的增加,以及将多个内联测量系统与跨越所有不同模型和组件的CMM相关联的负担的增加。随着机器人测量越来越被接受,感知器使用了许多方法来实现这一目标。第一种方法是改进我们的站内传感器校准。其次,我们改进了我们的机器人校准,以便我们可以实现在sub-。5毫米的范围内。这种方法演变为使用激光跟踪器对每个机器人的位置进行静态校准,允许精度低于0.25毫米。在这一点上,我们达到了现代工业机器人可重复性性能的极限。

Perceptron今天如何提高准确性?我们意识到下一步是从精度方程移除机器人。我们开发了我们的适合产品,以跟踪机器人上的测量传感器,使机器人性能无关。我们通过这项技术实现了比.15mm更好的准确性。这也意味着我们的测量超出可重复性性能所需的功能 - 我们的测量算法也需要准确。显而易见的例子是测量以间隙和冲洗的形状为特征。除了采用可重复的测量和与外部设备相关性,我们努力地将测量速溶于传感器的测量。这消除了复杂和耗时的相关努力。

我们的客户想要衡量他们制造的地方。在制造行中或附近的准确测量是最简单,最具成本效益的方法,可在您的产品和过程中获取测量数据。将部件拉出处理并将其运输到待测温度控制的房间是昂贵且耗时的。当存在质量溢出时,这种成本是指数的,并且立即需要数据来决定是否保持建筑物或包含 - 没有时间在该点提取零件进行测量。

测量您制造的一种含义是环境条件通常不稳定或理想。温度,焊接粉尘,破碎的焊接尖端喷洒水和其他环境挑战可能会发生变化。我们的Helix系列传感器是为工厂地板而设计的,具有IP67等级和基于传感器的温度补偿。通过碳纤维人工制品的系统级温度补偿,允许我们识别和校正由于环境温度波动和机器人温度的测量变化,因为它们的电动机在生产开始时热身。

市场如何回应新产品?我们最近向欧洲的一个大客户出售了24套系统,并正在进行安装。他们在生产过程中使用accuite来精确测量瓶盖。我们最近在美国的开放日上也介绍了这项技术,并收到了很多积极的反馈。

还有什么推动您的产品开发?在几乎每一个新的车程启动时,我们都会看到所需的测量点的数量增加。测量速度一直很重要,但现在是一个关键的推动者,可以在每个部分上测量更多。由于我们的准确性提高而不影响我们的循环时间,因此我们被要求测量通常为客户的CMM例程保留的更多的关键特征。这缓解了CMM对特殊研究的加载的负荷,同时仍然在每个组装上提供准确的数据,并允许制造商随着时间的推移跟踪质量。从一开始时,我们的系统是准确的,我们也能够在过程中越早衡量 -立即受益。有时,CMM程序仍在发射阶段期间教授。我们的每个系统安装的目标是尽快准备好衡量,一批部分通过该线路。客户可以在推出期间建立一个或者它们可以在一天内构建十个部分,但那些早期的部分是至关重要的,我们希望提供数据以验证构建质量和过程功能。

这一目标帮助我们优先考虑并开发新的软件工具,使系统安装更快,更高效。在系统到达客户站点之前,我们有一个教学机器人路径和小区布局,用于固定传感器的定义位置,算法基于CAD编程,并定义了报告屏幕。我们的目标是尽可能多地从厂房和设计工程中取出。我们可以在推出过程中提供准确的数据速度越快,我们的客户可以进入第一个可销售车辆的更快。

最后,客户如何使用感知器数据?有许多不同类型的用户可以根据其角色消耗我们的数据。例如,工厂管理器可能需要在停机时间和拒绝总数上的站级报告。一行监督员正在寻找用于线路停止和整体模型质量数字的模型级别拒绝。操作员正在查看我们的测量监视器显示,以对拒绝的部分进行快速决定 - 是否包含和途径修复或继续构建。最后,质量正在展望构建质量的整体指标,并使用我们的根本原因分析工具进行积极改善过程。

我们有内置工具,可自动为每个景点生成报告。测量数据也可以导出到网络级系统以进行进一步调查。典型的系统设置包括单元格中的监视器,在某些情况下,在某些情况下,在技巧甲板上或修理区域中的大型显示器监视器。所有屏幕都有我们的实时测量监视器在每个周期后运行和刷新。

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