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AI应用:3D视觉引导自动化装箱,解锁冲压线尾精准、柔性、高效装箱新模式

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随着技术的发展,冲压线基本形成了自动化,从线首的上料,拆垛,清洗、涂油、对中、上料到4-6台压机的成型工位均实现了自动化,无人化,但是到线尾,仍然会有一大票人在那儿忙的热火朝天的。他们主要由两部分人构成,第一部分是做在线质量检测,第二部分是在人工装箱,根据SPM不同,质检人员通常有2-4人,自动装箱人员通常有4-8人。

整车制造厂冲压生产线一般为12 ~20SPM,生产速度快,效率高,且冲压零件一般为5~40kg,人工装箱劳动强度大、效率低,且不利于产品质量的控制。对于高速线,不得不加长线尾的皮带,腾出更多的装箱工位,这无疑提高了空间成本、人力成本。与当前的自动化、精益化的发展趋势,格格不入。

随着技术的进步,冲压线尾自动装箱系统正向着智能化和柔性化的方向发展。例如,3D视觉引导自动装箱技术的应用,通过3D视觉对料箱进行精定位,计算输出放件位姿,引导机器人将冲压件精准放入箱内,实现了大/中/小、标准/非标冲压件快速自动装箱,解锁冲压车间全自动化生产新模式。

下料机械手将冲压件放到皮带上,皮带运动先将零件传递到质检工位,质检人员会对零件进行质检。质检的过程中会拖动或者抬起零件,这导致零件在皮带的绝对位置和相对间距发生变化。到达质检工位,首先视觉相机需要对零件进行识别,识别其形状和位置,然后通过PLC系统,将抓件任务分配给机械手,机械手根据视觉引导进行抓件和装箱。四个机器人,相互协作,互不干涉,共同实现装箱的自动化。

为保证后续加工精度及白车身最终成型质量,冲压件在料箱中需保持一定的放置精度。目前有两种方案,第一种是机器人虽然可以使用机器人示教+高精度料箱的方式,但存在示教繁琐、精料箱造价高昂等问题;第二种方案是借助AI的力量,完成柔性的视觉识别技术,不依赖高精度料箱,但这对算法和AI训练有更高的需求。笔者认为,采用借助AI技术的3D视觉引导进行自动装箱,是未来的主要发展趋势,其主要优势如下:

  • 高精度定位:3D视觉系统能够对料箱进行精确识别和定位,计算出料箱关键特征(如立柱、卡槽等)的坐标值及偏转角度,从而计算出每个冲压件的精准放置位姿。

  • 灵活适应性:该技术能够适应多种料箱和冲压件的变化,无论是大小、形状还是材质,都能够通过3D视觉系统进行有效识别和处理。

  • 减少人为错误:通过3D视觉引导,机器人能够准确无误地将冲压件放置到料箱中,大大减少了因人为因素导致的装箱错误,如错位、装反等。

  • 提高生产效率:3D视觉系统的视觉处理时间不占用整体生产节拍,使得装箱过程更加迅速,满足了冲压车间高速生产的需求。

  • 降低成本:使用3D视觉引导自动装箱技术可以减少对高精度料箱的依赖,降低 制造成本和维护成本,同时也减少了人工成本。

  • 增强系统稳定性:3D视觉系统能够与其他自动化设备如机器人、输送线等无缝对接,实现高效协同作业,提高作业空间利用率,保证产线的长期稳定运行。

  • 提升产品质量:通过精确的定位和放置,3D视觉引导自动装箱技术有助于提高产品的装配质量,减少因装箱不当导致的损坏,从而提升最终产品的质量。

  • 适应多样化生产需求:随着车企新车型的不断增加,对应的料箱种类也在不断增多。3D视觉系统能够快速适应新的料箱类型,实现快速导入和生产,提高了生产线的柔性化程度。

这些优势使得3D视觉引导自动装箱技术成为冲压线尾装箱领域的重要发展方向,有助于提升整个生产线的智能化水平和生产效率。

最后感慨,AI对于人类生产生活的改造在持续、深化和加速,作为普通人,我们不能做把头埋在沙子里的鸵鸟,而要尽力的了解AI,拥抱AI,使用AI,服务AI,否则,被淘汰可能就在不远的将来。无论是否愿意,无论是悲还是喜,AI在发展,人工智能在发展,大势不可逆,唯有做勇敢的弄潮人,才有生还的机会。




来源:CATIA模具设计应用
机器人控制人工智能PLC装配
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首次发布时间:2024-06-23
最近编辑:4月前
恒拱
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