בקרת פגמים בבלוק המנוע ובראש הצילינדר: ראייה מבוססת למידה מעמיקה לזיהוי פגמי יציקה

סקירה כללית

בלוקי מנוע וראשי צילינדר עלולים לפתח פגמים בשלבים שונים של הייצור. פגמי יציקה כגון חורים חוליים, ספיגתיות, פגמי התכווצות והכלאות, אשר נוצרים במהלך תהליך היציקה, בעוד ש פגמי עיבוד ותפעול כגון סימני ההלם וקציצות עלולים להופיע בתהליכי ייצור מאוחרים יותר.

הפתרון לבדיקת חזותית של ביג ברד אינדוסטריאל שולב מצלמות תעשייתיות של 20 מגה פיקסלים, תאורה בהירה מאוד, צילום רובוטי ואלגוריתמים מבוססי למידה מעמיקה כדי לבדוק גם את חסרונות פני השטח המוכנים וגם את חסרונות הזריקה הנראים על בלוקי מנוע וראשי צילינדר.

למערכת המתייחסת יש מחזור בדיקה מפורסם של 4.5 דקות , כאשר התצורה הסופית והזמן הקבוע ניתנים להתאמה בהתאם לחלק ולדרישות הבדיקה.

1. חסרונות זריקה וחסרונות עיבוד הם בעיות בדיקה שונות

בלוקי מנוע וראשי צילינדר עלולים להכיל חסרונות שמגיעים משלבים ייצור בסיסיים שונים.

פגמי יציקה

חסרונות טיפוסיים הקשורים לזריקה כוללים:

• חורים חוליים
• 가스 기공
• חסרונות כיווץ
• רכיבים

פגמים אלו נוצרים במהלך מילוי המתכת, הקיפאון או תהליכי יציקה אחרים. כאשר הם מופיעים על פני השטח, הם עשויים להיראות כת пятות כהות, גומות, שקעים לא סדירים או אזורים עם טקסטורה שונה של שטח.

פגמי עיבוד ותפעול

לאחר היציקה, בלוקי המנוע וראשי הצילינדר עוברים עיבוד, תחבורה, אחיזה ואופרציות ייצור אחרות.

פגמים טיפוסיים מהשלבים הללו כוללים:

• סימני מכה
• שnetinet
• פגיעת משטח
• גומות מקומיות

פגמים אלו עשויים להראות הבדל משמעותי במראה החזותי שלהם לעומת פגמי היציקה.

ההבדל הזה חשוב לדימות מכונה, משום ששתי קבוצות הפגמים עשויות לדרוש אסטרטגיות שונות של צילום ואלגוריתמים.

2. למה זיהוי פגמי יציקה הוא קשה

פני היציקה הן באופן טבעי מורכבות יותר מאשר פני עיבוד אחידות מאוד.

פני עיבוד עשויות להכיל טקסטורה ורפלקטיביות יחסית אחידות, בעוד שפני היציקה עשויות לכלול:

• טקסטורה לא סדירה
• השתנות טבעית במשטח
• שינויי גבשושיות
• תגובת אור שונה
• מאפייני חזות מובילים חומריים

פגמים בהזרקה, כגון חורים חוליים וספיגתיות, עלולים גם להשתנות במידה רבה בצורתם ובגודלם.

לכן מערכת חזות מבוססת סף פשוטה עלולה לקשות להבחין בין פגם אמיתי לטקסטורה טبيعית של הזרקה.

לכן המערכת המורכבת משתמשת ב- ראייה מכנית מבוססת למידת עומק .

במקום לסמוך רק על ספים קבועים של אפור או גאומטריה, מודל מומ_TRAIN_ יכול ללמוד מאפיינים חזותיים מדגימות של דוגמאות תקינות ולא תקינות.

אך למידה מעמיקה אינה מבטלת את הצורך בתמונות מתאימות. תאורה, רזולוציית אופטיקה, איכות הדגימה והגדרת אזור הבדיקה נותרים יסודיות לביצוע המערכת.

3. פתרון בדיקה: למידה מעמיקה + חזות ברזולוציה גבוהה

הציוד המוזכר משלב בדיקת חסרונות בעיבוד מכני ובחסרונות בהITUל לתוך זרימת עבודה משותפת לבדיקה.

חסרונות על פני השטח המעובד

המערכת יכולה לבדוק שטחים מוגדרים של עיבוד מכני למציאת חסרונות כגון:

• סימני מכה
• שnetinet
• פגיעת משטח

פגמי יציקה

ההיקף של הבדיקה כולל גם:

• חורים חוליים
• 가스 기공
• חסרונות כיווץ
• רכיבים

גודל החסרונות שניתנים לגילוי בפועל ومعيارי הקבלה תלויים בשטח החלק, תנאי התמונה ותקנים איכותיים שהוגדרו על ידי הלקוח.

בדיקה מבוססת למידה מעמיקה

המערכת משתמשת באלגוריתמים של למידה מעמיקה כדי לנתח את התמונות שנלכדו.

הגישה הזו מועילה במיוחד כאשר צורת החסרונות קשה לתיאור באמצעות כללים קבועים פשוטים.

לדוגמה, חורים של חול וספיגתיות עלולים להשתנות ב:

• צורה
• גודל
• מאפייני השפה
• ניגוד
• טקטור פני השטח
• הפצה

ניתן לאמן מודל למידת עומק באמצעות דוגמאות מייצגות כדי לזהות מאפיינים אלו.

4. תצורת החומרה

המערכת המוזכרת משתמשת בתמונות ברזולוציה גבוהה יחד עם מיקום רובוטי.

מערכת חזותית

• מצלמה תעשייתית של 20 MP
• מקור אור ענק בעל בהירות גבוהה

המצלמה ברזולוציה גבוהה מספקת מידע מפורט על התמונה, בעוד שמערכת האור הגדולה נוצרה כדי לספק תאורה מתאימה בכל אזור הבדיקה.

תמונה רובוטית

א רובוט FANUC משמש למיקום אוטומטי של המצלמה ולקיחת התמונות.

תצורה זו מאפשרת למערכת לבדוק מספר אזורים ברכיבי מנוע מורכבים, בלי צורך במצלמה קבועה נפרדת לכל מיקום בדיקה.

פונקציות בקרה ונתונים

המערכת מאחדת:

• קריאה של קודים
• בדיקה באמצעות ראיית מכונה
• אלגוריתמים ללמידה מעמיקה
• אשכוליות בדיקות
• ניתוח נתונים
• גישה מרוחקת לנתונים

זה מאפשר לקשר את תוצאות הבדיקה לפריטי עבודה ספציפיים ולבדוק אותן מאוחר יותר לצורך ניתוח איכות.

5. مواصفات فنية

הדגשים הבאים מבוססים על מידע מוצר פומבי זמין למערכת המתייחסת.

פריט	תובנות טכניות
יישום	כלי רכב מסחריים וכלי רכב לנוסעים, כולל כלי רכב אנרגטיים חדשים
חלקים לעבודה	רכיבי תיבת הילוכים לאנרגיה חדשה; רכיבי תיבת הילוכים לדיזל ולגאזולין
טווח בדיקה	פגמים על משטחים מכוננים ובהCASTINGS
פגמי יציקה	חורים חוליים, נקבוביות, פגמי כווץ, זריבות
פגמים מכוננים	סימני מכה, שריטות ופגמי משטח קשורים
מחזור בדיקה שפורסם	4.5 דקות
מצלמת תעשייה	20 מגה פיקסל
תאורה	מקור אור ענק בעל בהירות גבוהה
רובוט	FANUC
לִשְׁלוֹט	מחשב תעשייתי של Siemens / Advantech
טכנולוגיית בדיקה	ראייה מכנית + למידה מעמיקה
פונקציות	קריאת קודים, בדיקה, אבזור, ניתוח נתונים והגעה מרחוק

ה מחזור של 4.5 דקות הוא ערך יישום שפורסם . זמן הבדיקה האקטואלי צריך להיערך בהתאם למספר אזורים לבדיקה, לגאומטריה של חלקי העבודה, למסלול הרובוט, לדרישות עיבוד התמונות ולמצב הייצור.

6. שיקולים מרכזיים לבחירת המערכת

6.1 בניית מסד הנתונים לדוגמאות לפני פיתוח האלגוריתם

הביצועים של הלמידה העמוקה תלויים במידה רבה באיכות הדוגמאות.

הפרויקט צריך לאסוף דוגמאות מייצגות המכסות:

• מוצרים תקינים
• מוצרים פגומים ברורים
• סוגי פגמים שונים
• גדלים שונים של פגמים
• דוגמאות של גבול או קו גבולי
• תנאי שטח שונים

דוגמאות גבוליות חשובות במיוחד מכיוון שפגמים ביצור אמיתי אינם תמיד ברורים כמו דוגמאות מעבדה.

סעיף 6.2 הגדרת קריטריונים כמותיים לפגמים

מונחים כגון "ספיגתיות קטנה" או "חור חול מינורי" קשים למערכת חזותית לפרש ללא קריטריונים הנדסיים.

תיעוד האיכות צריך להגדיר, לפי הצורך:

• גודל הפגם המינימלי
• גודל הפגם המרבי המותר
• מספר הפגמים
• צפיפות הפגמים
• מיקום הפגם
• המרחק המותר בין פגמים

האלגוריתם יכול אז לעבור אימון ואימות מול יעד בדיקה מוגדר בבירור.

6.3 יש לקחת בחשבון את מחזור ה-4.5 דקות בתכנון הייצור

זמן המחזור המפורסם הוא יחסית מתון בהשוואה לבדיקת חזות אינליין מהירה.

זה עלול להפוך את התצורה למתאימה ל:

• בדיקה מלאה של רכיבים קריטיים
• בדיקה של קבוצה
• בדיקת איכות בסוף קו הייצור
• בדיקה של דגימות

אם יש צורך לאחד את הבדיקה בקו ייצור מהיר יותר, נקודות הבדיקה עשויות להתפזר על פני מספר תחנות מקבילות.

הפתרון הממשי צריך להיקבע באמצעות ניתוח זמן מחזור, ולא על ידי הנחה שתאי בדיקה רובוטיים אחדים יכולים לכסות כל דרישה של טקט.

6.4 לתכנן גישה לאחסון נתונים

פונקציות שאילתת נתונים מרחוק מועילות למערכת עקביות באיכות, אך יש לעצב את המערכת סביב הסביבה האמיתית של מערכות המידע במפעל.

המפרט הטכני חייב להגדיר:

• תקופת שמירת הנתונים
• קיבולת אחסון התמונות
• הרשאות משתמש
• שיטת הגישה המרחוקת
• דרישות גיבוי
• הקשר בין חלקי העבודה לתוצאות

7. האם בדיקת הראייה יכולה לזהות פגמים בהسبכה?

ראיית מכונה יכולה לזהות פגמי הסבכה הנראים חזותית על פני השטח שנבדק , כולל דוגמאות מתאימות של חורים בחול, נקבוביות, פגמים על פני השטח הקשורים לכווץ והשתלבות זרה.

עם זאת, קיימת מגבלה חשובה.

פגם שכולו טמון בתוך היציקה, ללא סימן חיצוני נראות לא יתגלה באופן מהימן באמצעות הדמיה חיצונית בלבד .

פגמים פנימיים כאלה עלולים לדרוש שיטות בדיקה לא מפריעות אחרות, בהתאם ליישום, כגון:

• בדיקה רנטגן
• בדיקה אולטרסונית
• בדיקת חלקיקים מגנטיים
• שיטות בדיקה לא מפריעות נוספות המותאמות ליישום מסוים

לפיכך, בדיקת חזותית אמורה להיחשב כשיטה לבדיקת ההתגלמות החיצוניות והקרובות לפני השטח , ולא כתחליף לכל צורת בדיקת יציקה.

8. שימור ביצועי מודל למידת עומק

מודל למידת עומק בדרך כלל אינו מאבד את דיוקו פשוט בגלל שהופעל במשך תקופה מסוימת.

עם זאת, ביצועי הבדיקה עלולים להשתנות כאשר תנאי הייצור משתנים.

דוגמאות כוללות:

• חומר יציקה חדש או ספק חדש
• תהליך עיבוד מכני חדש
• שינויים בעיבוד המשטח
• שינויים באור
• דמויות מוצר חדשות
• סוגי פגמים חדשים
• החלפת מצלמה
• שינויים במערכת התמיכה או במיקום הרובוט

לפיכך, פרויקט חזותי עמיד צריך לכלול מנגנון לתחזוקת המודל שמכסה:

1. איסוף דוגמיות פגמים חדשות
2. בחינת דוגמה לייצור
3. אימות המודל
4. עדכון המודל
5. בקרת גרסה
6. אימות מחדש לאחר שינויים

האחריות וההליכים הללו מוגדרים בצורה הטובה ביותר בהסכם הטכני לפני קבלת הציוד.

9. שילוב בדיקת הראייה עם הניקוי

בלוקי מנוע וראשי צילינדר יכולים לעבור ניקוי לפני הבדיקה הסופית.

בקווי ייצור הדורשים גם ניקוי וגם בדיקת ראייה, ניתן לשלב את שני התהליכים לתוך תהליך רחב יותר של בקרת איכות.

סדר טיפוסי יכול להיות:

עיבוד → ניקוי → ייבוש → בדיקת ראייה → זיהוי → הרכבה

הגישה הזו יכולה למזער את הסיכוי להיווצרות זיהום חדש או נזק עקב השפעה במהלך טיפול ביניים מיותר.

היא גם עשויה להפוך את תוצאת הבדיקה לייצוגית יותר למצב הרכיב ממש לפני ההרכבה.

ל־Big Bird Industrial יש גם ציוד ניקוי תעשייתי מדויק וכושר בדיקת חזון מכונה , מה שמאפשר פתרונות משולבים של ניקוי ובדיקה עבור יישומים הדורשים שני התהליכים.

10. יכולות הבדיקה באמצעות חזון מכונה של Big Bird Industrial

Harbin Big Bird Industrial Co., Ltd. (Big Bird Industrial), שקודמה נקראה Harbin Shimada Big Bird Industrial Co., Ltd., מספקת פתרונות תעשייתיים משולבים של ניקוי וחזון מכונה ליישומים בתחום התחנות המונעות של רכב ותעשייה מדויקת.

עסק ראיית המכונה שלה מכסה שש תחומי התמחות:

• Orient See — בדיקת ממדים וגאומטריה
• Surface See — בדיקת פגמים על פני השטח
• הרכבה ראה — בדיקת הרכבה והנחת אמצעי מניעה של טעויות (poka-yoke)
• פנימי ראה — בדיקת חורים פנימיים וקירות פנימיים
• צבע ראה — בדיקת פגמים על שטח הצבע
• אלגוריתם ופלטפורמת תוכנה — אלגוריתמים ותוכנה לחזון מכונה

לבלוקי מנוע וראשי צילינדרים, Surface See ניתן להגדיר אותו הן לפגמים על משטחים מכוננים והן לפגמים ידידתיים בזריקה.

כאשר יש צורך בבדיקה של חורים פנימיים, פנימי ראה הוא יכול לענות על דרישות הבדיקה הכוללות חורים פנימיים ומשטחים פנימיים של הקירות.

זה מאפשר להגדיר את מערכת הבדיקה בהתאם לסוג הפגם המדויק, למיקום הבדיקה ולתהליך הייצור, במקום ליישם שיטת הדמיה אחת בכל האזורים.

שאלות נפוצות

האם ראיית מכונה יכולה להחליף את הבדיקה הידנית של חורים חוליים וספיגתיות?

לפגמים הנראים בבירור על המשטח שנבדק, ראייה אוטומטית יכולה להחליף או לצמצם באופן משמעותי את הבדיקה הוויזואלית הידנית.

עם זאת, פגמים החבויים לחלוטין בתוך הזריקה ואשר אין להם שום סימן על המשטח לא ניתנים לגילוי באמצעות הדמיה של המשטח בלבד. לפגמים מסוג זה נדרשים שיטות מתאימות לבדיקה לא הרסנית.

האם מודל למידה מעמיקה יאבד את דיוקו לאחר זמן تشغון מסוים?

לא רק בגלל זמן הפעלה.

הביצועים יכולים להשתנות כאשר משתנים המוצר, התהליך, החומר, האור או אוכלוסיית הפגמים. לכן חשוב לאסוף דגימות באופן מתמיד ולאמת את המודל כדי לשמור על יציבות ייצור לטווח ארוך.

למה מחזור הבדיקה שפורסם הוא 4.5 דקות?

המערכת המתייחסת מבצעת מספר פעולות צילום על פני משטחים מורכבים של רכיבי מנוע באמצעות מיקום רובוטי ועיבוד תמונות.

המחזור שפורסם של 4.5 דקות מתאים ליישום המתייחס. אם נדרש קצב ייצור מהיר יותר, ניתן לחלק את נקודות הבדיקה בין תחנות מקבילות או לאופטימיזציה של מסלולי הצילום והרובוט.

האם ניתן לחבר את מערכת הראייה עם מכונת ניקוי?

כן.

Big Bird Industrial מספקת גם ציוד ניקוי תעשייתי מדויק וגם מערכות בדיקה חזותית אוטומטיות. כאשר תהליך הייצור דורש זאת, ניתן לחבר את הניקוי עם הבדיקה כך שהרכיבים יעברו ישירות מהניקוי והיבוש לבדיקה חזותית אוטומטית ולחשיפת זיהוי.

סיכום

פגמי יציקה ועיבוד מכני מייצגים שני אתגרי בקרת איכות שונים עבור גלגלות מנוע וראשי צילינדר.

חורים מחול, נקבוביות, פגמי התקצרות וכלים נובעים מהיציקה, בעוד ש שריטות וסימני מכה עשויים להופיע במהלך העיבוד המכני, הטיפול או העברה בייצור. המאפיינים החזותיים שלהם יכולים להיות שונים באופן משמעותי, מה שמקשה על יישום אסטרטגיית בדיקה עם סף קבוע יחיד באופן מהימן.

הפתרון המוזכר משלב מצלמה תעשייתית 20 MP, תאורה בהירות גבוהה, מיקום רובוטי של FANUC וראיית מכונה מבוססת למידה עמוקה לבדוק הן את פני השטח המכונסים המוגדרים והן את פגמי היציקה הנראים.

לتطبيقات ייצור, עם זאת, היעילות של בדיקת למידה עמוקה תלויה לא רק באלגוריתם עצמו. דוגמאות מייצגות, קריטריונים כמותיים לקבלה, תנאי צילום יציבים ותהליך תחזוקת מודל מוגדר הן כלן חלקים חיוניים של מערכת בדיקת ראייה אמינה.

ליצרנים שמחפשים לשלב ניקוי, בדיקת פנים ומערכת זיהוי, ביג ברד אינדוסטריאל יכולה לשלב את התהליכים הללו לתוך תהליך מובנה של בקרת איכות אוטומטית, עם שימאדה נשאר כחלק מהזהות המותגית ההיסטורית של החברה.