Simulatie van een geschaald assemblageproces met samenwerking van een robotarm en monitoring via een vision-systeem voor kwaliteitscontrole

Het onderzoek ontwikkelt een schaalmodel van semi-automatische assemblage met behulp van een cobot en visionsysteem, waarbij kwaliteit, procesrepresentativiteit en de voordelen en beperkingen van deze simulatie worden geëvalueerd. Recente ontwikkelingen omvatten semi-automatische assemblage met cobot- en visionsystemen, waardoor realtime detectie van afwijkingen mogelijk is, kwaliteitsverbetering, traceerbaarheid en efficiëntie in industriële processen. Een schaalmatig semi-automatisch assemblagemodel met de visie van de cobot toont integratie in een moderne educatieve productieomgeving, wat de efficiëntie, precisie en toepasbaarheid in echte industriële processen verbetert.

Ons protocol combineert cobots en visie in een schaalmodel, waardoor praktische educatieve evaluatie van efficiëntie, precisie en consistentie mogelijk is, waarmee de beperkingen van traditionele simulatie of handmatige praktijk worden overstreden. Ons laboratorium zal zich richten op het optimaliseren van cobot-menselijke samenwerking en het ontwikkelen van een visiesysteem met een neuraal netwerk om verlichtingsproblemen aan te pakken, defectdetectie te verbeteren en schaalbaarheid voor industriële processen te verbeteren. Om te beginnen organiseer je alle benodigde onderdelen voor de assemblage op de bevoorradingstray en lijn je ze uit volgens de aangewezen indeling.

Voer de programmeervolgorde in de interface. Wacht dan tot de collaboratierobot de assemblagesequentie start door het onderste deel van de doos op te pakken en dit naar het assemblagepunt te brengen. Laat de robot de worm oppakken en in de aangewezen gleuf in de assemblage plaatsen.

Daarna pakt de robot het wormwiel op en monteert het bovenop de doos. Zodra de robotische subassemblage is voltooid, wacht je terwijl de robotarm deze naar het handmatige assemblagegebied brengt voor verdere verwerking door een operator. In het handmatige assemblagegebied laat de operator de subassemblage oppakken en de bouw voortzetten door de aangewezen assemblagevolgorde te volgen.

Na voltooiing van de handmatige montage plaats je het volledig gemonteerde onderdeel verticaal op de bak, zodat de worm naar achteren is gericht. Zodra het is vastgezet, laat de collaboratieve robot het product dicht bij de sensor op de transportband plaatsen voor camera-inspectie. Voor wormvormevaluatie registreer na het selecteren van het inspectiehulpmiddel een referentiebeeld.

Klik op het referentieafbeeldingspictogram rechtsboven. Selecteer Register Image en klik op uitvoeren om de afbeelding vast te leggen. Voor de configuratie van wormwielmechanismen selecteer je de optie patroonregio om het detectiegebied aan te passen.

Kies de polygonvorm, maak de omtrek van het onderdeel en klik op OK om te bevestigen. Om kleuren te detecteren, selecteer je de optie patroonregio om het gebied rond het wormmechanisme te verfijnen. Kies de cirkelvorm, markeer de omtrek van het wormmechanisme en klik op OK om de wijzigingen toe te passen.

Selecteer vervolgens de optie maskerregio om ongewenste gebieden uit te sluiten van de analyse. Kies de rechthoekige vorm, omlijnt de rode rand van het onderdeel en klik op OK om te bevestigen. Schakel nu de software-interface in vanaf de computer en activeer de schakelaar naar de uitvoermodus.

Selecteer vervolgens het hulpicoon, klik op de statistiekoptie en kies het voorkeursgrafiektype, zoals een trendgrafiek of histogram, om datagebaseerde kwaliteitsanalyse door de nieuwe procesmanager te ondersteunen. Het vormhistogram toonde een normale verdeling die iets boven de nominale waarde gecentreerd was, wat aangaf dat het proces onder statistische controle stond, hoewel de meeste delen dichter bij de bovenste specificatielimiet lagen. De procescapaciteitsindices toonden een sterke afstemming met de onderste specificatielimiet, maar een veel lagere capaciteit dicht bij de bovengrens, wat leidde tot een lage algehele procescapaciteit.

De controlegrafiek toonde aan dat de eerste metingen instabiel waren door aanpassingen in het meetsysteem, gevolgd door een uitschieter in het middenstadium waarschijnlijk veroorzaakt door een defect onderdeel, en eindigden met een stabiele trend binnen de bovenste controlegrenzen. Het kleurenhistogram toonde aan dat de metingen dicht bij de tolerantiegrenzen zaten, wat slechts op marginale naleving van specificaties wijst, en de aanwezigheid van twee scheve verdelingen duidde op procesinstabiliteit. Capaciteitsanalyse voor kleur toonde aan dat het proces gecentreerd was, aangezien CPU- en CPL-waarden vergelijkbaar waren, maar de hoge variabiliteit verminderde de totale capaciteit tot een CPK van 0,539.

De controlekaart voor kleur toonde extreme instabiliteit met grote variatie en frequente controlefouten gedurende de productiecyclus.