检测和验证车身面板冲压


在汽车冲压过程中,大型钢板在冲压后可能出现靠近模切位置的开裂、边缘翘曲,或是在宽阔反光表面下难以察觉的特征偏移。手动检查会减慢生产速度并遗漏缺陷。采用机器视觉技术,可以针对高风险区域进行检测,或通过机器人扫描复杂面板;同时,3D结构光传感器能够采集运动中的表面。其成果是实现更快速、一致的检测,出色的特征定位,更早发现缺陷,以及生成可追溯的检测结果,从而减少废料和返工。

Workers in a factory inspect large metal car parts on a conveyor system.

通过2D和3D视觉技术实现冲压检测自动化,检测裂缝、验证特征,并确保汽车车身面板生产的顺利进行

Zebra GTX Smart Camera Photography Website Automotive Stamped Panel Inspection 16x9 3600

实现冲压零件检测自动化

Iris GTX智能相机在冲压后立即对面板进行检测。该系统通过高分辨率2D成像技术,针对高风险区域(如模切边缘、紧密弯曲区域和安装孔)进行检测,以检测裂缝、毛刺、表面损坏以及位置偏移的特征。GTX系统部署在固定位置上,覆盖范围广,提供与生产周期匹配的检测速度和一致的检测结果,从而减少后续工序的返工。

3S80 Photography Website Video Inspection in Motion 16x9 3600

扩展到全表面3D检测

使用并行结构光技术,3S系列3D传感器可以扫描传送带或机器人夹具上移动中的车身面板。这些传感器能够以生产速度采集密集的地形数据,使得即使零件在移动或振动时,小凹痕、波纹和边缘裂缝也能清晰显现。检测结果与Iris GTX智能相机的2D检测数据结合,形成统一的规则和阈值,实现一次性通过/失败判定。这样不仅在冲压阶段提供了一致的测量结果,还简化了转换流程,并减少了误报。

Aurora Design Assistant Photography Website Metrology 16x9 3600

引导机器人并实现质量闭环

Aurora Design Assistant将2D和3D的检测逻辑整合在一起,并驱动视觉引导的机器人操作。它能够实时适应面板的变化,协调机器人的移动,并在放行前自动确认检测结果。单个决策引擎结合了来自 Iris GTX 智能摄像头和 3S 系列 3D 传感器的输入。图像和特征测量结果带有时间戳,以实现可追溯性,并将结果报告给制造执行系统 (MES) 或可编程逻辑控制器 (PLC),以触发返工或报废流程。 

  1. 本页所列方案效果基于企业特定场景实测,实际效果可能因使用环境、操作方式等因素存在差异,具体以实际情况为准。
  2. 除非另有说明,否则文中所述产品声明均基于Zebra内部测试。产品个体有差异,具体以实物为准。