Conventionele meetinstrumenten zoals schuifmaten en optische vergelijkers doen het goed in laboratoria. Maar de eisen van industriële productie zijn streng. Conventionele instrumenten vallen hier uit. Dat is wanneer je een vision meetsysteem nodig hebt. Vision meetsystemen zijn beeldverwerkende apparaten. Ze verbeteren de snelheid en efficiëntie van dimensionale metingen. Ze hebben veel functies die de assemblagelijnproductie optimaliseren.
Dit artikel beschrijft het belang van vision meetsystemen en bespreekt hoe ze de conventionele meettechniek grotendeels hebben vervangen.
Het werkingsprincipe
Om vision-meetsystemen te begrijpen, kunnen we ze het beste in drie delen opsplitsen. Over het algemeen is elk onderdeel eenvoudig te begrijpen. Je hebt een optische lens, een camera en beeldverwerkingssoftware. Het laatste onderdeel maakt het vision meetsysteem tot wat het is.
Een vision meetsysteem heeft omgevingslicht nodig om te kunnen werken. De camera neemt een beeld van het object. Vervolgens verwerkt de computersoftware het beeld in 2D of 3D. Door pixels te tellen, meten we de afstand op het beeld. Hoe hoger de resolutie, hoe groter het aantal pixels - en dus meer precisie. 2D-visie wordt mogelijk gemaakt door technieken zoals automatische randdetectie en subpixelverwerking. 3D vision-systemen maken op hun beurt gebruik van geavanceerde fotogrammetrische technieken zoals lasertriangulatie of gestructureerd licht. Bekijk de MXP zeer nauwkeurige vision meetmachine.
Het belang van dimensionale meting
Wat je ook maakt, dimensionale meting is een cruciale productietaak. Het is noodzakelijk of je nu met kunststof, metaal of hout werkt. Het is net zo belangrijk voor eindproducten, OEM of de constructie van machineonderdelen. Het is geen wonder dat dimensionale metingen de basis vormen van alle inspectietaken. Terwijl conventionele meettechniek een rudimentair inspectiemiddel was, hebben visuele hulpmiddelen dit volledig veranderd. Visuele meetsystemen zijn niet afhankelijk van fysiek contact. Ze werken op snel bewegende assemblagelijnen. Doordat ze interferentie verminderen, versnellen ze traditionele processen zoals pass-fail controles. Machine vision kan u helpen als uw assemblagelijn tegelijkertijd enorme hoeveelheden producten verplaatst. Vision meetinstrumenten kunnen veel objecten tegelijk scannen. Zo kunnen ze abnormale producten of productiefouten identificeren.
Voor zowel kleine als grote fabrikanten zijn foutdetectie en productinspectie kritieke processen. U zult waarschijnlijk geld besparen op werknemers omdat visuele inspectietools tolerantietests op een veel betrouwbaardere en efficiëntere manier kunnen uitvoeren. Ze voeren deze herkenning uit zonder fysiek in contact te komen met het object. Hoe helpt het u op de lange termijn? Bij repeterende fouten kan het probleem in de machine of het productontwerp liggen. Machine vision systemen helpen de oorzaak te achterhalen. Na verloop van tijd stroomlijnt dit het productieproces, maakt het zelfcorrigerende mechanismen mogelijk en versnelt het de output.
Toepassingen
Vision-meetsystemen kunnen dingen doen waarvoor enorme menselijke investeringen nodig zouden zijn. Op deze manier besparen ze kosten en maken ze taken mogelijk die voorheen voor onmogelijk werden gehouden!
Dimensionale analyse van elektronische componenten
Het evalueren van de tolerantie van kleine elektronische componenten zoals diodes en condensatoren gaat het menselijk vermogen te boven. Het gebruik van conventionele meettechnieken is moeilijk en tijdrovend. Met visuele inspectie kunt u zeer gevoelige metingen doen. Een veelgebruikte strategie van visuele systemen is als volgt. Ze verdelen een condensatorlichaam in segmenten en voeren randdetectie uit. Bovendien kunnen vision meetsystemen veel elektronische componenten tegelijk scannen. Zonder machine vision zouden deze taken enorm veel tijd en geld kosten.
Maten en doppen van flessen
Vision meetsystemen kunnen in-line productinspecties uitvoeren. Ze kunnen bewegende componenten in een assemblagelijn verwerken zonder deze te onderbreken. Ze kunnen bijvoorbeeld flessenmonden verwerken om eventuele fabricagefouten vast te stellen. Vision meetsystemen voeren een snelle pass/fail controle uit wanneer ze afwijkingen tegenkomen. In-line dimensionale meting zorgt voor operationele consistentie op grote schaal.
PCB-ontwerp en kwaliteitscontrole
Het meten van microscopische waarden op printplaten is voor geen enkel mens weggelegd. Zonder machine vision is vertrouwen op menselijke werknemers vervelend en tijdrovend. Visuele inspectietools spelen hier een essentiële rol. IC's die op de printplaat gesoldeerd zijn, kunnen soms scheurtjes ontwikkelen die moeilijk met het menselijk oog te zien zijn. De oriëntatie van IC-leidingen, coplanariteit en hoekigheid zijn allemaal erg moeilijk voor mensen om te zien. Voor visuele machines is het echter een fluitje van een cent. Daarom heeft de elektronica-industrie wereldwijd het voortouw genomen.
Etiketidentificatie en barcodescanning
In voedingsmiddelenfabrieken bepalen etiketten de beslissingen. Machine vision zorgt ervoor dat enorme assemblagelijnen zonder onderbreking kunnen werken. Etiketidentificatie en het scannen van streepjescodes spelen hierbij een belangrijke rol. Etiketgegevens dicteren veel van de kritische acties die nodig zijn, zoals de einddatum, de productiefabriek, de grondstofbron, enz.
Gegevensverwerking en -opslag
Visuele meetsystemen verwerken grote hoeveelheden gegevens. Gegevens over dimensionaliteit, kwaliteit en geometrische toleranties zijn wijdverspreid. Fabrieksdatabases slaan deze gegevens op voor toekomstig gebruik. De gegevens die worden verzameld door visuele inspectiemiddelen zijn erg nuttig. Hoe kunnen gegevens mij helpen, vraagt u? Machine vision maakt gegevensopslag mogelijk, wat op zijn beurt gegevensanalyse vergemakkelijkt. Met het juiste onderzoek kun je je proces helpen verfijnen en de vraag van de consument voorspellen! Dit is een van de grootste voordelen van machine vision die mensen niet kunnen nabootsen.
Conclusie
Machine vision heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop fabrieken werken. Elke dimensionale meting dient als gegevenspunt dat bijdraagt aan toekomstige beslissingen. De productiesector is een van de grootste producenten van ruwe gegevens. Dit is cruciaal voor de verfijning en ontwikkeling van productiemethoden. Met de snelle groei van AI richt de productiesector zich op een nieuwe automatiseringsgolf. Visuele meetsystemen zullen een centrale rol spelen in deze revolutie.