涂装车间的检测解决方案

  • 提高过程的可靠性
  • 较好的产品质量
  • 过程监控: 及时抵消过程中的弱点
Automotive Paint Shop

涂装车间

通过提高涂装过程的自动化程度来提高客户满意度。您还将受益于工艺可靠性的提高和卓越的质量。

随着涂装车间自动化的发展,ISRA高度灵活的机器人引导系统是提高产品质量和更有效地使用机器人的关键。用于精确检测PVC应用的QUISS产品是您系统的完美补充。

我们的视觉系统专门设计用于位置和位置检测、油漆和表面检查以及过程监控。它们确保了稳健、高度自动化的流程,并保证了产品质量。

PVC缝隙检测

Paintshop PVC Seam inspection

可靠的PVC缝隙对确保车辆生产的高质量结果至关重要。RTVision是一个灵活的解决方案,可以完美地满足不同的要求。该系统特别适用于有大面积覆盖的油漆应用。在这些应用中,RTVision可靠地检测PVC缝隙的中断以及宽度和位置的偏差。其结果是整个生产过程中高质量。即使在较远的工作距离和固定的解决方案中,它也能实现出色的对比度。

优势

  • 更高的生产质量
  • 降低总成本:通过减少返工和报废零件,节约成本和粘合剂材料
  • 高生产率水平
  • 通过自动涂胶修复提高生产率
  • 检测所有常规胶粘剂和密封剂应用类型和颜色

  • PVC 缝隙的连续性、宽度和位置的检查

  • 间隙 
  • 宽度偏差 
  • 位置偏差 
  • 间隙精度:± 0.5 mm 
  • 位置精度:± 0.1 mm 
  • 宽度精度:± 0.1 mm 

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汽车定位

car position measurement

ISRA VISION汽车位置测量(CAPMES)系统是市场上的行业标准:它易于设置,并确保可靠、精确地识别车身位置和方向,在停止和走动操作中或在单元中的线追踪中,基于从不同方向指向车身某些特征(如孔、边缘、角)的多个摄像头的组合。

系统检测到的车身三维位置被用来提供偏移数据,以便在下游处理步骤中准确引导机器人。因此,车身公差和机械位置偏差可以得到完美的补偿,并且在一条生产线上可以容纳多种类型的车身。

优势

  • 快速而精确地测量车身位置,以实现机器人的精确引导
  • 灵活地处理单一生产线上的多种汽车类型
  • 与机械装配系统相比,缩短了周期时间
  • 即使在恶劣的条件下,也能通过内置的冗余功能实现可靠的功能
  • 正常运行时间,自动恢复测量失败的备用特征津贴
  • 可靠的特征检测与HDR图像捕捉

  • 自动校准检查和重新校准

  • 易于使用的图形用户界面的软件

  • 停止和走动操作或线条跟踪 

  • 与所有常见的机器人类型兼容

  • 4台摄像机的测量时间<1秒

  • 典型的测量精度超过+/-1毫米

  • 摄像机和灯具的保护挡板

细密封和工具检查箱

在同一条生产线上生产的不同车型和复杂的零件几何形状需要精确的机器人引导才能高质量地应用珠子。机器人应用压条的准确性大大提高了耗时的屋顶、门、发动机罩和襟翼密封过程的质量。

安装在机器人上的Q-GAGE3D传感器系统确定零件轮廓的位置和方向,以应用精细和可见的接缝。检测到的位置偏差用于在接缝应用中精确地引导机器人。在应用接缝之前,可以集成额外的间隙检查,以进一步确保精确的过程。每次使用后,工具检查箱(TIB)会自动检查喷嘴是否损坏,以避免报废和损坏车身。

其结果是质量一致,尤其是对于所有相关的可见接缝。

优势

  • 高度精确的珠子应用大大提高了生产力,满足了功能、质量和美学方面的高要求
  • 在精确的公差范围内可重复应用珠子材料
  • 在单条生产线上灵活地处理多种类型的汽车
  • 自动化教学过程减少了现场调试和新部件的整合时间
  • 减少了预防性维护要求
  • 在集成的FPGA上进行高速的图像处理

  • 路径校正软件,几乎不需要教和再教的努力

  • 机器人和传感器之间复杂的时间同步

  • 扫描频率高达500Hz,机器人速度可能达到约600mm/s

  • 测量原理: 激光线三角测量法

  • 快速的TCP/IP接口,在机器人的插值周期内发送机器人姿势(~10ms)

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Q-GAGE3D [EN]

High-precision edge scanning for sealing applications
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汽车车身漆面自动检测– 精准掌控喷漆车间成本

Car Paint Vision

未被检测出的缺陷以及低效的返工,是目前喷漆车间最主要的成本驱动因素之一。车型改款或换代使得质量检测的复杂度不断上升,而维持生产稳定性的压力依然巨大。

汽车漆面视觉检测系统借助人工智能驱动的高速表面检测技术,助您实现全面掌控。该系统能可靠且精准地检测漆面缺陷,确保所有车身类型、颜色及车型版本的漆面质量保持一致,同时大幅优化返工流程并减少保修索赔。

即便在快速的生产节拍下,该系统仍能跟上生产速度,同时不影响检测精度。

它能轻松适应新的几何形状和颜色变化,因此非常适合车型变更、外观改款以及不断变化的生产需求。

汽车涂装视觉系统可无缝集成到启停式和移动生产线作业中,所需机器人数量极少。凭借精准的缺陷定位和清晰的可视化呈现,该系统简化了自动化及人工修复流程,从而减少了人工成本和高昂的返工费用。

其内置的数据分析功能支持持续的工艺优化,为您提供在保持质量一致性的同时提高效率的工具。通过确保质量与灵活性、最大限度减少疏漏误差,汽车涂装视觉系统带来了可量化的成本优势。

优势

  • 所有车型、变体和颜色均保持一致的涂装质量
  • 通过最大限度减少误差遗漏,显著降低索赔率
  • 面向未来:可灵活适应车型变更与外观改款需求
  • 在不影响检测质量的前提下,支持快速的生产节拍
  • 通过精准的缺陷定位与可视化呈现,优化自动化及人工修复流程,降低人工成本,
  • 精简的机器人配置与高效的集成方案
  • 可持续的过程控制 — 借助集成的分析功能与人工智能实现持续改进
  • 卓越的检测技术:融合多种照明方式与缺陷观察视角,并结合基于人工智能的先进检测功能
  • 通过传感器与车身的优化对准,实现高达≥99% 的最大覆盖率
  • 最快的机器人检测系统:机器人移动速度可达 1200 毫米 / 秒,针对移动生产线和启停式作业均进行了优化
  • 精简配置:仅需最少数量的机器人即可实现全面检测覆盖
  • 最快的集成速度:借助数字孪生技术、传感器模拟和全面的人工智能支持实现
  • 返工缺陷可视化:可通过可选配的激光标记单元或显示器可视化功能实现
  • 内置工艺分析:通过实时数据和洞察实现持续的工艺改进
  • 支持面漆、底漆和电泳漆检测:实现全面的质量控制
  • 油漆流道

  • 杂质

  • 浅坑

  • 针孔陨石坑 

  • 凹痕

  • 凸起

  • 锅炉

  • 划痕 

Paintscan Hybrid X (另有其他型号可选) 

  • 最大机器人速度:1200 毫米 / 秒
  • 扫描频率:  480 赫兹
  • 2 台机器人配置下的每小时产量(JPH):节拍 50–60s
  • 3 台机器人配置下的每小时产量(JPH):节拍 60–70s
  • 耐振动性:是
  • 实体空间尺寸:最小宽度 / 长度:5 米 / 6.5 米
  • 输送模式:移动生产线、启停式生产线

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Car Paint Vision [EN]

Automated paint inspection for car bodies
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CarPaintVision brochure cn

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喷漆部件的检测

喷漆的部件必须符合严格的质量标准。然而,手动检查喷漆保险杠、扰流板和盖板存在主观评估和错误的风险,导致质量偏差、高返工成本,在最坏的情况下,还会导致昂贵的保修索赔

ISRA VISION的自动检测解决方案使用高精度、机器人引导的传感器来检测喷漆的部件,可以检测到最细微的油漆缺陷。根据OEM规范和相关性进行客观评估,确保满足所有质量要求。注塑机、油漆工、表面精加工和原始设备制造商受益于始终如一的高表面质量,这得到了高效和成本效益的保证。

 

优势

  • 满足全球质量标准: 一致的油漆质量和高性能检测
  • 灵活且易于操作: 紧凑的硬件简化了设置,覆盖范围广
  • 优化成本和快速的投资回报: 高度的自动化
  • 多模式LED线: 高检测和分类性能
  • 连续扫描: 800 毫米/秒
  • 紧凑型设计: 零件的覆盖率高达98%
  • 基于AI的系统具有更高的检测性能:
    • ≥ 98.5 % 检测率
    • 典型缺陷 ≥ 90 % 的分类率
    • < 1 % 伪误差
  • 杂质
  • 鱼眼
  • 机器人最高速度: 800 毫米/秒
  • 扫描频率: 320赫兹
  • 操作距离: 135 毫米
  • FOV: 130 × 40 × 35 mm³
  • 相机: 2
  • 相机精度: 0.08 mm/pix
  • 尺寸: 350 × 220 × 120 mm³
  • 重量: 约 5.5 公斤

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Painted Part Vision [EN]

Automated paint inspection for car exterior parts
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Painted Part Vision [DE]

Automatische Lackinspektion für Anbauteile
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案例研究:保险杠与扰流板的自动化表面检测

像保险杠和扰流板这类表面光亮且带有弧度的部件,检测起来难度很大。人工检测不仅耗时,还容易出现不一致的问题。一起来了解某德国高端制造商是如何借助自动化表面检测技术解决这一难题,从而实现更高质量和更低成本的吧。下载这份案例研究,看看它在实际应用中的具体效果。

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Rachel Zhang