组件可追溯性有利于跨过程质量控制

2022年8月29日

在ProIQ项目中，夫琅和费IPM与来自工业和研究领域的合作伙伴合作，开发精密组件的自适应生产技术。

只有当组件从生产到集成到装配点都能被跟踪和跟踪时，工业生产过程才能得到优化。
在ProIQ项目中，夫琅和费IPM与来自工业和研究领域的合作伙伴合作，开发精密组件的自适应生产技术。为此，将跟踪与跟踪指纹方法扩展到旋转对称物体的跟踪与跟踪。许多组件的尺寸只有几毫米，它们的几何形状很复杂，制造公差通常只有几微米。
光学三维测量技术能够在生产过程中检测几何或表面缺陷。然而，为了从反复出现的错误中学习，有必要智能地使用测量数据，并能够将其分配到生产过程中的每个点的单个组件。组件跟踪和跟踪是实现这一点的先决条件。

该联盟已经证明，使用高性能注射器组件和精密牙科器械的头轴的例子，这种精密组件的自适应生产是可能的。

夫琅和费IPM开发的无标记跟踪和跟踪指纹方法使用组件的单个表面微结构进行识别。摄像机捕捉部件表面特定区域的高分辨率图像。图像中捕捉到的特定结构模式和它们的定位方式用于生成数字代码，即指纹，并将其与ID配对。组件ID和指纹的这种配对记录在数据库中。这个过程可以重复进行，以便在以后通过匹配指纹并返回ID代码来识别部件。

在ProIQ项目中，该技术首次用于旋转对称物体。挑战在于指纹区域必须精确定位，以便识别工作。使用矩形组件，通过移动或旋转图像到指纹区域，可以在软件中纠正轻微的不准确性。但旋转对称组件的情况并非如此:在这里，旋转位置仍然未知，这意味着指纹无法匹配。夫琅和费IPM现在改进了跟踪和跟踪指纹算法，使指纹包含来自所有旋转位置的信息，同时丢弃过程中产生的冗余信息。这使得在与生产速度保持一致的情况下，即使旋转位置未知，也可以获得匹配。

事实上，这一工作已经使用来自项目合作伙伴Robert Bosch GmbH和Sirona Dental Systems GmbH的精密组件进行了演示。博世团队能够基于圆柱形部件的正面实现高性能喷油器的喷嘴针的近线识别。在Sirona牙科组件的头轴的例子中，没有可用的前表面，所以这里使用一种特别开发的读取系统来记录外侧表面。一个特别的挑战是，组件是砂磨和硬化的，这改变了表面。尽管如此，除了一个严重损坏的组件外，所有组件在项目结束时都得到了可靠的识别。这意味着基于表面的无标记跟踪明显优于数据矩阵代码等替代技术。


联系方式和档案…

打印这一页|电子邮件这一页