اصل، ساختار و فناوری کلیدی سیستم بازرسی هوشمند برای شکل و s3

لولاهای در و پنجره نقش مهمی در کیفیت و ایمنی ساختمان های مدرن دارند. یکی از چالش های اصلی در تولید لولا، استفاده از فولاد ضد زنگ است که قابلیت ساخت ضعیفی دارد و منجر به دقت کمتر و افزایش مشکلات کیفیت در هنگام مونتاژ می شود. فرآیند بازرسی سنتی بر بازرسی دستی با استفاده از ابزارهایی مانند گیج، کولیس و سنج حسگر متکی است. با این حال، این روش به اندازه کافی دقیق یا کارآمد برای شناسایی و رسیدگی به مشکلات کیفیت فرآیند نیست و در نتیجه نرخ محصولات معیوب بالاتری را به همراه دارد.

برای غلبه بر این چالش ها، نویسنده یک سیستم تشخیص هوشمند جدید ایجاد کرده است که امکان بازرسی سریع و دقیق اجزای لولا را فراهم می کند. این سیستم دقت ساخت قطعات را تضمین می کند و پایه ای را برای حفظ کیفیت مونتاژ می گذارد.

این سیستم دارای الزامات آزمایشی خاصی است، از جمله اندازه گیری طول کل قطعه کار، موقعیت نسبی سوراخ قطعه کار، قطر قطعه کار، تقارن سوراخ قطعه کار نسبت به عرض، صافی سطح قطعه کار، و ارتفاع پله بین دو صفحه قطعه کار. از آنجایی که اینها عمدتاً اندازه‌گیری‌های کانتور و اندازه مرئی دو بعدی هستند، روش‌های تشخیص غیر تماسی مانند بینایی ماشین و فناوری لیزر استفاده می‌شوند.

ساختار سیستم به گونه ای طراحی شده است که بیش از 1000 نوع محصول لولا را در خود جای دهد. این فناوری بینایی ماشین، تشخیص لیزر و کنترل سروو را ترکیب می کند. این سیستم دارای یک جدول مواد بر روی یک ریل راهنمای خطی است که توسط یک موتور سروو متصل به یک بال اسکرو برای تسهیل تغذیه شناسایی هدایت می شود. قطعه کار روی میز مواد قرار می گیرد و با استفاده از لبه برای تشخیص بعدی قرار می گیرد.

گردش کار سیستم شامل تغذیه قطعه کار به منطقه تشخیص با استفاده از جدول مواد است. منطقه تشخیص شامل دو دوربین و یک حسگر جابجایی لیزری است. دوربین ها برای تشخیص ابعاد و شکل قطعه کار استفاده می شوند، در حالی که حسگر لیزری صافی سطح را اندازه گیری می کند. برای قرار دادن قطعات کار با پله ها، از دو دوربین برای تشخیص هر دو طرف قطعه T شکل استفاده می شود. سنسور جابجایی لیزری که بر روی دو اسلاید الکتریکی نصب شده است، می تواند به صورت عمودی و افقی حرکت کند تا با ابعاد مختلف قطعه کار سازگار شود.

این سیستم همچنین از روش‌های بازرسی بینایی ماشین برای اندازه‌گیری طول کل قطعه کار، موقعیت نسبی و قطر سوراخ‌های قطعه کار، تقارن سوراخ قطعه کار، و الگوریتم زیر پیکسل برای افزایش دقت استفاده می‌کند. الگوریتم زیر پیکسل از درون یابی دوخطی برای استخراج خطوط تصویر و افزایش دقت تشخیص استفاده می کند.

برای اطمینان از سهولت کار و گنجاندن طیف گسترده ای از قطعات کار، سیستم طبقه بندی قطعه کار و استخراج آستانه پارامتر را در خود جای داده است. قطعات کار بر اساس پارامترهایی که باید شناسایی شوند طبقه بندی می شوند و به هر نوع بارکد کدگذاری شده اختصاص داده می شود. با اسکن بارکد، سیستم می تواند نوع قطعه کار و پارامترهای تشخیص مربوطه را شناسایی کند. این امکان قرار دادن دقیق قطعه کار و تشخیص دقیق را فراهم می کند.

در نتیجه، سیستم تشخیص هوشمند توسعه یافته توسط نویسنده به چالش‌های تولید لولا می‌پردازد و بازرسی دقیق قطعات کار در مقیاس بزرگ را تضمین می‌کند. این سیستم گزارش‌های آماری نتایج بازرسی را در چند دقیقه تولید می‌کند و امکان تعویض و قابلیت همکاری در وسایل بازرسی را فراهم می‌کند. این می تواند به طور گسترده ای برای بازرسی دقیق لولاها، ریل های کشویی و سایر محصولات مشابه اعمال شود.

به راهنمای نهایی در {blog_title} خوش آمدید! چه یک حرفه ای با تجربه باشید یا فقط انگشتان پای خود را در این موضوع هیجان انگیز فرو ببرید، این پست وبلاگ همه چیزهایی را که باید بدانید را دارد. آماده شوید تا عمیقاً در دنیای {blog_title} شیرجه بزنید و بینش ها، نکات و ترفندهای جدیدی را کشف کنید که مهارت های شما را به سطح بالاتری می برد. بيا شروع کنيم!