【行業案例】汽車總裝底盤自動化檢查 | 機器人自主上下料，實現產線的全自動化運輸

工藝介紹

汽車總裝底盤零部件的品質檢查，涵蓋懸架支柱、穩定桿、螺旋彈簧、減震器、傳動軸隔熱墊、后橋減震腳墊、出氣標簽等合計20處檢查要求。

課題

1、檢查項目過多

汽車底盤零部件的品質篩查工序包含：

1、懸架支柱 2、穩定桿 3、螺旋彈簧 4、減震器 5、傳動軸隔熱墊 6、后橋減震腳墊 7、出氣標簽...合計20處篩查要求。

2、容易出現漏檢、誤檢

由于檢查量的巨大，人工進行零部件品質篩查時，難免受疲勞、環境等因素影響，出現漏檢、誤檢等情況。

3、存在安全隱患

另外，最重要的一方面，工作人員在檢查底盤局部位置時，人員可能與牽引鏈之間產生碰擦，存在較大地安全隱患。

解決方案

1、墊片的多裝、漏裝檢查

通過邊緣位置計算，首先定義墊片正確安裝狀態下的邊緣位置X軸和Y軸的坐標點。之后的每一個都與此坐標值進行對比，一旦坐標值出現偏差則判斷為NG。

2、部件安裝到位檢查

同樣的，通過邊緣位置計算，首先定義正確安裝狀態下的邊緣位置X軸和Y軸的坐標點。之后的每一個也與此坐標值進行對比，一旦坐標值出現偏差則說明卡子并未安裝到位，判斷為NG。

3、部件有無安裝篩查

除了邊緣位置計算之外，亦可通過觀察顏色面積，例如圖中的白色卡子，首先定義正確安裝狀態下白色面積的大小。之后的每一個，都觀察并對比畫像中白色所覆蓋的面積值，一旦出現偏差則說明卡子并未安裝到位，判斷為NG。

控制系統

1、通過歐姆龍的NJ/NX系列作為邏輯控制系統，與TM協作機器人進行通訊指揮檢查工作。

2、ZS系列位移傳感器檢查汽車底盤位置，告知PLC。

3、FH系列圖像處理系統讀取車型條碼信息，將檢查結果一一對應上傳至PLC，PLC上傳服務器。

實現價值

1、提高成品品質

FROM：人員檢測易疲勞，存在漏檢、誤檢情況，正確率95%

TO：通過FH系列視覺處理系統，100%全檢，無漏檢、誤檢情況

2、提高生產效率

FROM：人員檢測強度大，員工疲勞導致生產效率降低

TO：機器人路徑、檢測時間與產線匹配，生產效率提高兩成

3、安全防護

FROM：人員的動作與牽引鏈的運行存在交集，有安全隱患

TO：使用歐姆龍TM協作機器人，無需安裝護欄也能滿足周邊作業人員的安全

【經營層】

■ 解決傳統人工對于汽車底盤零部件檢查時，生產性低，誤檢率高、且存在安全隱患的課題，通過導入圖像處理系統與Robot，生產性成倍提升。

【管理層】

■ 無需人手操作，完全由Robot完成操作，有效避免了安全事故的發生幾率。

■ 三汽車底盤零部件檢查的高度自動化，可減少對操作人員的投入，也更便于管理。

【工程師層】

■ 只需簡單拖拽便能建立程序，無需掌握編程語言技能，機器人即可自動完成操作。

■ 只需將各種處理項目追加到流程中即可生成基本的圖像處理程序，無需編程。 

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