Robotik Bir Kolun İşbirliği ile Ölçekli Bir Montaj Sürecinin Simülasyonu ve Kalite Kontrol için Bir Görüş Sistemi Aracılığıyla İzleme

Araştırma, bir cobot ve görüş sistemi kullanarak yarı otomatik montajın ölçekli bir modeli geliştirerek kaliteyi, süreç temsiliyetini, bu simülasyonun avantajlarını ve sınırlamalarını değerlendiriyor. Son gelişmeler arasında, cobot ve görüş sistemlerine sahip yarı otomatik montaj yer alıyor; bu da gerçek zamanlı anomli tespitini mümkün kılan, endüstriyel süreçlerde kalite, izlenebilirlik ve verimliliği artırıyor. Cobot'un vizyonuna sahip ölçekli yarı otomatik montaj modeli, modern eğitim üretim ortamında entegrasyonu göstererek verimliliği, hassasiyeti ve gerçek endüstriyel süreçlerde uygulanabilirliği artırıyor.

Protokolümüz, cobotları ve vizyonu ölçekli bir modelde birleştirerek, verimlilik, hassasiyet ve tutarlılığın pratik eğitimsel değerlendirmesine olanak tanır ve geleneksel simülasyon veya manuel uygulamanın sınırlamalarını aşar. Laboratuvarımız, kobot insan iş birliğini optimize etmeye ve aydınlatma sorunlarını çözmek, hata tespitini iyileştirmek ve endüstriyel süreçlere ölçeklenebilirliği artırmak için sinir ağına sahip bir vizyon sistemi geliştirmeye odaklanacak. Başlamak için, montaj için gerekli tüm bileşenleri yenileme tepsisinde düzenleyin ve bunları belirlenen düzene göre hizalasın.

Arayüze programlama dizisini girin. Sonra işbirlikçi robotun kutunun alt kısmını alıp montaj noktasına aktararak montaj dizisini başlatmasını bekleyin. Robotun solucanı alıp montajın belirlenmiş yuvasına yerleştirmesine izin verin.

Sonra robot solucan dişlisini alıp kutunun üzerine monte ediyor. Robotik alt montaj tamamlandıktan sonra, robotik kol onu manuel montaj alanına aktarırken bekleyin; operatör tarafından daha fazla işlem yapılacak. Manuel montaj alanında, operatör alt montajı alıp belirlenen montaj sırasını takip ederek montaja devam etmelidir.

Manuel montaj tamamlandığında, tam monte edilmiş parçayı tepsiye dikey olarak yerleştirin ve solucanın arkaya doğru yönlendirildiğinden emin olun. Güvenli hale getirildikten sonra, işbirlikçi robotun ürünü konveyörde sensörün yanına yerleştirmesi ve kamera incelemesi sağlanması. Solucan şekli değerlendirmesi için, inceleme aracını seçtikten sonra bir referans görüntü kaydedin.

Sağ üst köşedeki referans görsel simgesine tıklayın. Kayıt görüntüsünü seçin ve görüntüyü yakalamak için çalıştır'a tıklayın. Solucan dişlisi parametre yapılandırması için, tespit alanını ayarlamak için desen bölgesi seçeneğini seçin.

Çokgen şeklini seçin, parçanın çevresini çizin ve onaylamak için Ok'a tıklayın. Renkleri tespit etmek için, solucan dişlisinin etrafını iyileştirmek için desen bölgesi seçeneğini seçin. Daire şeklini seçin, solucan dişlisinin çevresini işaretleyin ve değişiklikleri uygulamak için OK tuşuna tıklayın.

Sonra, istenmeyen bölgeleri analiz dışında bırakmak için maske bölgesi seçeneğini seçin. Dikdörtgen şeklini seçin, parçanın kırmızı kenarını çizin ve onaylamak için OK tuşuna tıklayın. Şimdi, bilgisayardan yazılım arayüzünü etkinleştirin ve çalıştırma moduna geçişi etkinleştirin.

Sonra yardımcı simgesini seçin, istatistik seçeneğine tıklayın ve yeni süreç yöneticisinin veri tabanlı kalite analizini desteklemek için trend grafigi veya histogram gibi tercih edilen grafik türünü seçin. Şekil histogramı, nominal değerin biraz üzerinde merkezlenmiş normal bir dağılım gösterdi; bu da sürecin istatistiksel kontrol altında olduğunu gösteriyordu, ancak çoğu parça üst spesifikasyon sınırına daha yakındı. Süreç yetkinlik endeksleri, alt spesifikasyon sınırıyla güçlü bir uyum göstermiş, ancak üst sınıra yakın çok daha düşük bir kapasite göstermiş ve bu da düşük genel süreç kapasitesine yol açmıştır.

Kontrol grafiği, ölçüm sistemi ayarlamaları nedeniyle ilk okumaların kararsız olduğunu, ardından muhtemelen kusurlu bir parça nedeniyle orta aşama istisna olduğunu ve üst kontrol sınırları içinde istikrarlı bir eğilimle sona erdiğini gösterdi. Renk histogramı, ölçümlerin tolerans sınırlarına yakın bir şekilde kümelendiğini, bu da sadece spesifikasyonlara marjinal uyumu gösterdiğini ve iki çarpık dağılımın varlığı sürecin istikrarsızlığını gösterdiğini ortaya koydu. Renk için yapılan yetenek analizi, sürecin merkezlendiğini gösterdi; çünkü CPU ve CPL değerleri benzerdi, ancak yüksek değişkenlik genel yeteneği 0.539'a düşürdü.

Renk kontrol tablosu, üretim döngüsü boyunca geniş değişkenlikler ve sık kontrol hataları ile aşırı istikrarsızlık gösterdi.