本文介绍了一种通过协作机器人与基于计算机视觉系统的质量控制验证相协同，实现对缩放式半自动化装配过程进行模拟与监控的实验方案。
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本文内容
摘要
摘要
本方案描述了使用协作机械臂和计算机视觉系统，通过评估形状和颜色两个主要标准来监控产品质量，对组装教育用蜗轮组的缩放生产线进行半自动化模拟的方法。本研究的目的是根据客户规格，生成一致且可靠的数据，以评估该工艺的能力、稳定性和符合性。该方案提供了通过统计过程控制（SPC）收集和分析关键指标的清晰方法框架，采用能力指数如过程能力（Cp）、考虑中心偏移的工艺能力指数（Cpk）、上侧工艺能力（Cpu）和下侧工艺能力（Cpl），以及直方图和控制图等图形工具。这些方法可用于识别关键产品质量特性的偏差和趋势。形状评估结果表明，自动化过程处于统计控制状态，但存在接近规格上限的趋势，提示需要调整过程均值。相比之下，颜色评估显示出更大的变异性、较低的过程能力（Cpk = 0.539），并存在超出控制限的点，表明过程不稳定，需立即采取纠正措施。基于这些发现，建议实施减少颜色变异性的纠正措施，例如更严格地控制输入材料、标准化照明条件以及审查操作方法。总体而言，研究结果强调了将自动化技术与SPC等统计工具相结合的重要性，以识别关键偏差、优化工艺并确保产品符合规格要求。自动化与统计分析之间的这种协同作用，是在日益严苛的工业环境中保持竞争力的关键支柱。此外，本方案为在实际生产线中实施改进提供了坚实的基础。
引言
工业流程自动化的快速发展已显著改变了制造系统。这一演变在多个关键领域实现了显著提升，包括运行效率、成本节约、流程标准化以及产品质量优化1。在此背景下，技术进步推动了更复杂、更专业化解决方案的实施，使其能够满足日益敏捷、精确和灵活的生产需求2。
在这一新工业时代中，最具意义的进展之一是协作机器人（称为cobot）的引入。这类设备代表了传统工业机器人的发展，因其设计可在与人类操作员共享的环境中安全高效地协同工作3,4,5。它们的协作特性不仅提高了生产流程的灵活性，还通过配备先进的传感器提升了操作安全性，这些传感器能够实现受控的交互和环境感知6。
在工业5.0的框架下，智能自动化与人类贡献的和谐融合得到倡导，协作机器人（cobots）正成为推动以人为本的制造业发展的关键工具7。这些系统并非取代工人，而是通过高精度地高效执行重复性任务，并灵活适应生产环境的变化，从而提升工人的技能水平，促进更加一体化和高效的工作模式8
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方案
本文档概述了一种模拟协议，旨在利用协作式机械臂半自动地复制一个按比例缩放的生产过程。该过程通过监控来验证装配是否正确完成或存在错误。本协议分为两个主要阶段：i）执行借助机械臂完成装配所需的各项操作（第1-3节）；ii）配置用于监控和验证已装配部件的计算机视觉系统（第4-8节）。
1. 初始组装条件
- 启动执行本方案所需的设备，具体设备详见材料表。
注：本方案在一条分布式装配线上进行，如图2所示。 - 按照图3所示布局，将装配所需部件整理至补料托盘上。
图 2：装配....
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结果
本文介绍了一种利用协作机械臂对生产过程的缩比模型进行半自动化仿真的实验方案。通过计算机视觉系统检测装配体的关键特征，以评估最终产品的质量。
用于识别和分析生产过程中潜在故障的一项重要工具是统计过程控制（Statistical Process Control, SPC），该方法基于统计学技术的应用，旨在监控和控制生产过程，从而确保最佳性能和产品符合性。其主要目标是保持过程的稳定性和可预测性，在最大限度地生产合格零件的同时，将浪费降至最低24。
对一个过程进行质量评估时，首先需要确定标称值和公差范围，因为不同产品的规格要求可能有所不同。为了量化这种能力，最常用的指标之一是过程能力指数（Process Capability Index, PCI），其中包括Cp（过程能力）、Cpk（考虑中心偏移的调整后过程能力指数）、Cpu（上侧过程能力）和Cpl（下侧过程能力）等指标。这些指数有助于判断一个过程是否能够持续满足既定的要求25,<.......
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讨论
在当今竞争激烈的全球市场中，企业必须持续改进并具备适应能力，才能保持竞争力并确保生存。因此，关键在于通过持续按时交付高质量的产品，并以具有竞争力的成本超越客户期望29。
利用协作机械臂和人工视觉系统等先进技术，对生产流程进行缩放模拟，是识别改进领域并响应当前市场需求的有力工具。在缩放装配线中，将协作机器人与人工视觉相结合的半自动化系统，相较于传统的手动或全自动化质量控制方法具有明显优势。手动检测高度依赖于人的感知能力和疲劳程度等主观因素，容易导致结果不一致17,18。相比之下，该方法可实现持续、客观且精确的评估，消除了人为差异。
与通常较为僵化且改造成本高昂的全自动机器人检测系统不同，协作机器人（cobots）通过示教学习和易于重新编程的特性提供了更高的灵活性，能够在无需长时间停机的情况下快速调整，因此非常适用于动态的生产环境1.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
本文由墨西哥国立理工学院（Instituto Politécnico Nacional）通过研究与研究生事务秘书处（Secretaría de Investigación y Posgrado）、科学、人文、技术与创新秘书处（SECIHTI）资助的项目编号20250776提供支持。此外，还获得了科学、人文、技术与创新秘书处（SECIHTI）授予的CVU 1145035奖学金资助。同时，本文也得到墨西哥自治都市大学（Universidad Autónoma Metropolitana）项目SI004-20的支持。本研究亦属于2025年国立理工学院-自治都市大学-墨西哥州自治大学（IPN-UAM-UAEMÉX）机构间合作项目征集计划的一部分，项目名称为“开发用于污染物监测、健康评估及墨西哥州决定因素分析的人工智能应用”。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 协作机器人臂 | Universal Robot | UR3 型号 (CB-3 UR3) | |
| 传送带 | Gamalier | 尺寸为 30 x 150 cm 的传送带 | |
| 光电传感器 | OMRON | E3F2-DS10B4-N | |
| 视觉系统 | Keyence | CV-X-300 |
参考文献
- Broday, E. E. The evolution of quality: from inspection to quality 4.0. Int J Qual Serv Sci. 14 (3), 368-382 (2022).
- Galindo-Salcedo, M., Pertúz-Moreno, A., Guzmán-Castillo, S., Gómez-Charris, Y., Romero-Conrado, A. R. Smart manufacturing applications for inspection....
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