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Vision小助手
(CMVU)
发动机缸体又称为发动机机体,它是发动机的“骨架”,是发动机上各机构和系统的装配基础,其内、外安装了发动机所有的主要零部件及附件,承受各种载荷。在汽车主要零部件组成中,汽缸盖、汽缸体、曲轴等部分形位复杂,加工难度最大。本期辰视智能带来缸体加工中3D视觉的难点解决办法。
发动机缸体加工工艺
缸体生产流水线
发动机缸体的加工工艺流程包括前处理、精密加工、检验、后处理等流程。整个缸体加工过程中,应遵循“先面后孔,先粗后精,粗精分开,先基准后其它”的加工顺序安排原则。此外,近年来发展起来的3D视觉技术也被广泛应用于缸体的搬运,通过工业六轴机器人搭配3D视觉系统来衔接各个加工场景,可以实现全自动化加工和高精度、高表面质量的要求。
3D视觉应用挑战
1、光照条件:现场环境光的不利影响可能会对3D视觉系统的精度产生不利影响。因此,需要采取措施克服这些不利影响,例如调整光源位置、选择合适的光源类型或对图像进行后期处理等。
2、定位精度:对于发动机缸体加工来说,精确定位是非常重要的。3D视觉系统需要能够满足六个位置度的要求,并且精度需要在0.5mm以内。这需要选择高精度的视觉系统,并进行精确的校准和调整。
3、抓取和放置的稳定性:在发动机缸体加工过程中,需要将缸体从一个位置移动到另一个位置。如果抓取和放置不稳定,可能会导致缸体掉落或损坏。因此,需要选择可靠的机械手臂和视觉系统,并进行精确的校准和调整。
辰视3D视觉CS-ST-S21在工业场景中的应用
3D视觉应用流程
辰视3D视觉系统工作流程:1、零件上料:将需要分拣的零件放置到传送带上,准备进行分拣。2、3D扫描:3D视觉系统使用高分辨率相机对零件进行全方位扫描,获取零件的三维坐标信息。3、特征提取:通过先进的图像处理算法,3D视觉系统提取零件的关键特征,如孔、面、边等。4、定姿定位:基于深度学习的智能检测技术,基于点云的目标识别,基于点云与图像高精度位姿估计。5、路径规划:根据零件的特征和目标位置,自动化分拣系统规划出最佳的抓取路径。6、机器人抓取:机器人根据3D视觉系统的引导,精确地抓取零件并放置到目标位置。
辰视3D视觉应用实例
某大型制造公司采用辰视3D视觉技术,使用CS-ST-S21视觉系统,用于将零件从传送带上传送到指定的位置。通过引入工业3D视觉技术,该制造公司实现了自动化分拣系统可以连续工作,大大提高了分拣速度和生产效率。3D视觉系统可以精确地检测零件的特征和位置,避免了传统人工分拣中的误差和疏漏。通过引入自动化分拣系统和机器人,减少了人工参与和人为错误,降低了生产成本。
这个案例充分展示了辰视3D视觉技术在工业自动化领域的应用价值。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,我们有理由相信,3D视觉技术将在未来的工业生产中发挥更加重要的作用。
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