Kajian Kes Pemeriksaan Visual: Pemeriksaan Kecacatan Rupa dalam Galas Automotif

Galas ialah komponen penting dalam industri pembuatan automotif, kualitinya secara langsung memberi kesan kepada keselamatan dan prestasi kenderaan. Oleh itu, pemeriksaan kecacatan penampilan galas adalah amat penting. Kaedah pemeriksaan tradisional sebahagian besarnya bergantung pada pemeriksaan visual manual, tetapi kaedah ini bukan sahaja tidak cekap tetapi juga terdedah kepada faktor manusia, yang membawa kepada pengesanan yang terlepas atau palsu. Dengan kemajuan teknologi, teknologi pemeriksaan visual semakin meluas digunakan dalam pemeriksaan kecacatan penampilan pada galas automotif.

I. Item Pemeriksaan:

1. Retak Permukaan: Keretakan atau rekahan pada permukaan galas mungkin disebabkan oleh keletihan bahan, beban berlebihan atau faktor lain.

2. Haus Permukaan: Haus permukaan biasanya disebabkan oleh geseran, lelasan atau bahan pelelas lain, yang boleh menyebabkan permukaan menjadi kasar atau kehilangan kelicinannya.

3. Penyok Permukaan: Penyok permukaan mungkin disebabkan oleh objek asing, zarah, atau pemesinan yang lemah, menjejaskan kerataan dan kualiti permukaan galas.

4. Pengoksidaan Permukaan: Pengoksidaan permukaan biasanya disebabkan oleh pendedahan yang berpanjangan kepada udara atau bahan kimia, mengakibatkan lapisan oksida atau kakisan pada permukaan.

5. Bahan Asing Permukaan: Bahan asing yang melekat pada permukaan galas, seperti habuk, pencukur logam, sisa cat, dll., boleh menjejaskan operasi normal dan jangka hayat galas.

6. Ubah Bentuk Permukaan: Ubah bentuk permukaan yang tidak normal mungkin disebabkan oleh masalah semasa proses pembuatan atau faktor luaran, yang menjejaskan geometri dan prestasi galas.

II. Proses Pemeriksaan:

1. Pemerolehan Data: Dapatkan sejumlah besar data imej galas automotif normal dan rosak.

2. Pemprosesan Data: Praproses imej, seperti denoising dan peningkatan kontras.

3. Pengekstrakan Ciri: Ekstrak ciri galas automotif, seperti tekstur, bentuk dan warna, menggunakan algoritma.

4. Pengujian Model: Mengesahkan data ujian dan menilai prestasi dan ketepatan model.

5. Aplikasi Khusus: Gunakan model terlatih dalam persekitaran pemeriksaan dunia sebenar untuk mengesan kecacatan permukaan pada galas automotif dalam masa nyata.

III. Cabaran Pemeriksaan:

1. Kepelbagaian Produk: Morfologi kecacatan dan lokasi galas automotif adalah pelbagai, memerlukan model mempunyai keupayaan generalisasi yang kuat.

2. Keadaan Pencahayaan: Keadaan pencahayaan yang tidak stabil di bengkel boleh menjejaskan kualiti imej dan meningkatkan kesukaran pemeriksaan.

3. Pelabelan Data: Mendapatkan sejumlah besar data berlabel yang tepat adalah penting untuk melatih model yang berkesan, tetapi kos untuk memperoleh data berlabel adalah tinggi.

4. Prestasi Masa Nyata: Pemeriksaan galas perlu dilakukan dalam masa nyata pada barisan pengeluaran, memerlukan kelajuan dan ketepatan tinggi.

IV. Cara Mengesan: Kamera definisi tinggi menangkap imej bearing, yang kemudiannya dianalisis dan diproses menggunakan algoritma pemprosesan imej untuk mengesan kecacatan permukaan galas secara automatik. Kaedah ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan pemeriksaan dengan ketara tetapi juga mengurangkan kesilapan manusia, meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan.

Dalam aplikasi praktikal, sistem pemeriksaan penglihatan boleh memerhati permukaan galas dari pelbagai sudut dan skala untuk mengesan kecacatan seperti retak, penyok dan kekotoran. Sebaik sahaja kecacatan dikesan, sistem segera mengeluarkan penggera, memberi amaran kepada pengendali untuk mengambil tindakan. Pada masa yang sama, sistem secara automatik boleh mengklasifikasikan dan menganalisis kecacatan secara statistik, menyediakan sokongan data yang kukuh untuk kawalan kualiti dan penambahbaikan semasa pengeluaran.

V. Kelebihan Pemeriksaan Penglihatan:

Automasi: Teknologi pemeriksaan penglihatan membolehkan pengesanan automatik kecacatan permukaan galas, meningkatkan tahap automasi dan kecekapan barisan pengeluaran.

Perisikan: Menggabungkan data besar dan teknologi pengkomputeran awan membolehkan pengoptimuman pintar proses pengeluaran, meningkatkan kecekapan dan kualiti pengeluaran.

Kecekapan tinggi: Sistem ini boleh memberikan hasil pengesanan yang tepat dengan cepat dan dalam masa nyata.

Ketepatan: Proses pengesanan adalah automatik sepenuhnya, objektif dan tidak bersentuhan, memastikan ketepatan yang sangat tinggi.