经过筛选和调研基于机器视觉的检测系统很可能会成为带动经济发展的新生力量。数之联专注于大数据与人工智能技术的研发和应用的企业数字化转型服务商,提供大数据审计分析云平台,全链路数据资产管理平台,助力客户提升管理和服务的智慧化水平,实现降本提质增效。https://www.unionbigdata.com/

在汽车制造的涂装工艺中，由于酸碱腐蚀、高温烘烤以及机械撞击等因素的影响，滑橇的接车销高度容易发生变化。特别是当接车销高度偏低时，在持续承受重力叠加的情况下，极易导致车体侧翻或其他严重事故的发生。

传统的工作模式是在滑橇运行一定周期后，需要人工将其下线转运至检具平台进行检测。这种方式不仅人工成本高、效率低，而且检测精度法得到保障，法满足长期检测的需求。

为了有效控制汽车生产线的上下游流程，汽车滑橇设备的可靠性显得尤为重要。因此，必须对滑橇设备进行100%全检，以确保其在生产过程中能够正常运行。

项目难点

•滑橇的尺寸大，需要一套在线测量系统现滑橇全尺寸测量

•100%在线全检

•满足主机厂的要求，缝并入当前的输送设备，与现有产线的PLC现稳定控制功能

•车间数据库支持，现可预防性维修管理

解决方案以及势

一汽-大众佛山分智涂数字化团队采用了两套LMIGocator线激光定制3D传感器组方案，该方案同时采集滑橇左右钢梁和接车点的3D点云数据，并进行精准的校准和拼图处理。在采集到3D点云数据后，系统会进行预处理、定位，并创建相应的坐标系。随后，系统会识别滑橇3D点云的特征，进行全尺寸测量，并输出详细的检测结果。

基于Gocator3D视觉的滑橇全尺寸检测方案，具有以下显著势：

■相比人工检测，检测效率大幅提高，有效降低时间成本

■现干扰运行，做到100%在线全检

■系统操控简洁，与现有设备缝接入

■数据库可溯源以便进行时监控和分析，数据存档以便后期定期维护

Gocator组扫描，大视野覆盖

3D点云图

拓展应用场景

■汽车制造领域的涂装专业的底漆、面漆滑橇测量，焊装、总装的类似载具、托盘等大型工件的维测量

■其他领域的高精度工位器具的检测