检验高光面--从整个车身到很小的装饰条的全自动表面检验

客户期望新车有近乎完美的表面。车身或周边例如保险杠或B柱等即使最细微的划痕或漆面缺陷也会导致昂贵的客诉,而有问题的曲面显示器或后视镜会损害驾驶安全。

然而,喷漆的、反光的,甚至更多的是弯曲的表面往往是极其敏感的,因此,很难检测。尽管如此,精确的质量控制对制造商来说是至关重要的。人工视觉检测流程受制于可再现性和缺陷分类方面的偏差—即便是受过训练的员工也是如此。

 

伊斯拉视像的全自动表面检测解决方案能够持续、客观地检测和评估几乎所有高光的汽车零件上的缺陷。漆面的低成本检测,根据可再现的标准检出缺陷。

昂贵的投诉和修复缺陷的人工返工大大减少,同时产品品质得到提高和持续保障。即使在较短的生产节拍内,所有相关的缺陷都能在前期被发现,相关的部件被返工或清理。


 

汽车车身

CarPaintVision(CPV)表面检测系统有随行跟踪和走停式两种不影响生产节拍的检测方式,检测车身油漆表面的所有相关表面缺陷,并对其进行分类。利用现代混合技术,几乎所有的油漆缺陷都能被检测出来,检测率远远超过98.5%。检测数据在工艺周期中使用成熟的算法进行评估,并根据客户的具体要求进行分类。缺陷信息可立即用于生产过程的持续优化。可选配的功能,检测到的缺陷可以自动标记,以便在下游站进行返工。

 

 

 

Car Paint Vision (CPV)

  • 循环时间快:在60秒内完成整个车身的检测
  • 可靠地检测所有油漆缺陷
  • 完全自动化:24/7连续运行
  • 通过实时监控,实现流程优化
  • 减少人员部署
  • 油漆流痕
  • 划痕
  • 桔皮
  • 颗粒杂质
  • 气孔
  • 抗震检测技术,实现了低成本的安装
  • 适用于任何车体的最柔性的系统
  • 改进的过程优化,具有可靠的分类性能
  • 可实现随行跟踪检测和走停式的检测
  • 全自动的机器人路径规划
  • 全自动缺陷标记装置可作为选配
  • 使用四个机器人在60秒内完成车身的全面在线检测
  • 用于检测所有相关油漆缺陷的先进的混合技术
  • 周期时间。45-50秒,4个机器人

 

菲勒: CarPaintVision

涂装车间100%的全自动光学检测


 

涂装的附加部件/汽车外饰

前后保险杠、盖板、B柱或天窗上的划痕或桔皮等外观缺陷,人眼很快就能发现,但对于自动化质量保证来说却是一个巨大的挑战。


根据不同的应用和要求,PaintSCAN和SpecGAGE3D可与您的生产工艺流程提供可靠的检测结果—可机器人移动检测或固定式检测。这确保了客观性和一致性的质量控制,即使是具有众多变体和复杂形状的部件。

  • 相机测量频率高,测量周期快
  • 客观性和可靠性
  • 通过清晰的缺陷分类和可追溯性优化生产
  • 全自动化:24/7连续运行
  • 减少了人力资源的分配
  • 桔皮
  • 油漆流痕
  • 划伤
  • 凹痕
  • 颗粒杂质
  • 抛光痕迹
  • 对反光表面的缺陷进行全自动检测
  • 对零件形状和尺寸的高度灵活性
  • 检测高度复杂的零件几何形状
  • 机器人移动或固定的检测方式
  • 实时生产监控和过程控制

 

镜像组件的完美性

用SpecGAGE3D进行三维表面检测

 

案例研究

可靠的三维测量确保了高质量的注射成型部件


 

汽车内饰

内饰条、开关、面板:SpecGAGE3D可检测塑料或铬合金制成的内饰高光部件表面的缺陷。在一个托盘中同时检测多个部件,确保了较大的周期时间。它可检测典型尺寸(40微米)的缺陷,测量时间为3-6秒。

 

SpecGAGE3D

  • 相机测量频率高,测量周期快
  • 客观性和可靠性
  • 通过清晰的缺陷分类和可追溯性优化生产
  • 全自动化:24/7连续运行
  • 减少了人力资源的分配
  • 桔皮
  • 划伤
  • 凹痕
  • 颗粒杂质
  • 对反射或透明表面进行可靠的缺陷检测和形状控制
  • 全自动化检测和评估
  • 在一次测量中进行形状和缺陷检测
  • 稳定的判定和可比较的数值
  • 多部件检测:同时测量一个托盘中的多个部件
  • 大部件检测:对大型、弯曲的零件进行检测
  • 实时生产监控和过程控制
  • 测量方法:相位偏折测量法
  • 测量区域:300x200 - 600x400 mm²
  • 横向分辨率:~20-240 µm
  • 典型的量测时间:3-12秒

 

镜像组件的完美性

用SpecGAGE3D进行三维表面检测

 

案例研究

可靠的三维测量确保了高质量的注射成型部件


 

内视镜和外视镜

一个无缺陷的内视镜或外后视镜不仅要有可靠的无缺陷的表面,还要有正确的曲率。SpecGAGE3D检测系统采用相位偏折测量法,只需一次测量就能对这两者进行检查,非常省时。偏差会被记录下来,并可及时调整流程。

 

SpecGAGE3D

  • 相机测量频率高,测量周期快
  • 客观性和可靠性
  • 通过清晰的缺陷分类和可追溯性优化生产
  • 全自动化:24/7连续运行
  • 减少了人力资源的分配
  • 形状偏差
  • 划伤
  • 颗粒杂质
  • 对反射或透明表面进行可靠的缺陷检测和形状控制
  • 全自动化检测和评估
  • 在一次测量中进行形状和缺陷检测
  • 稳定的判定和可比较的数值
  • 多部件检测:同时测量一个托盘中的多个部件
  • 大部件检测:对大型、弯曲的零件进行检测
  • 实时生产监控和过程控制
  • 测量方法:相位偏折测量法
  • 测量区域:300x200 - 600x400 mm²
  • 横向分辨率:~20-240 µm
  • 典型的量测时间:3-12秒

 

镜像组件的完美性

用SpecGAGE3D进行三维表面检测


 

汽车显示器

大面积显示(柱到柱)表现出重要的驾驶舱功能,并实现对车内所有通信和信息娱乐系统的控制。由于它们的形状通常是弯曲的,它们需要近乎完美地集成到驾驶舱。显示屏、导光板或盖板玻璃的自动化质量检测对于满足高规格的机械应力、近乎完美的功能和可操作性以及近乎完美匹配和光学品质至关重要。SpecGAGE3D能在生产过程中检测出缺陷,保障可靠的品质。

 

SpecGAGE3D

  • 快速捕捉形状和缺陷。只需一个测量工具完成两项测量任务
  • 与人工检测相比,24/7的客观和连续控制
  • 可追溯性:检测特定时期的生产缺陷
  • 快速、精确的CAD对比
  • 适应多样的尺寸、形状和变化的零件
  • 形状偏差
  • 颗粒杂质
  • 划伤
  • 不平整
  • 对反光或透明表面可靠的缺陷检测和形状控制
  • 全自动化检测和评估
  • 在一次测量中进行形状量测和缺陷检测
  • 稳定判定和可对比的数值
  • 多部件检测:同时测量一个托盘中的多个部件
  • 大部件检测:检测对大型、弯曲的零件
  • 实时生产监控和过程控制
  • 测量方法:相位偏折法
  • 测量区域:300x200 - 600x400 mm²
  • 横向分辨率:~20-240 µm
  • 典型的测量时间:3-12秒

 

镜像组件的完美性

用SpecGAGE3D进行三维表面检测

 

案例研究

VIAOPTIC公司的塑料光学器件的自动测量
串行检测大大简化


 

抬头显示器

只有拥有近乎完美的形状和无缺陷的反射涂层,抬头显示才能产生无畸变的图像。SpecGAGE3D的自动形状和表面检测可以检测出抬头显示器反射镜的形状偏差和缺陷,如果未被侦测,会导致成像畸变或错误图像,从而影响驾驶安全。

 

SpecGAGE3D

  • 相机测量频率高,测量周期快
  • 客观性和可靠性
  • 通过清晰的缺陷分类和可追溯性优化生产
  • 全自动化:24/7连续运行
  • 减少了人力资源的分配
  • 形状偏差
  • 颗粒杂质
  • 划伤
  • 不均匀
  • 对反射或透明表面进行可靠的缺陷检测和形状控制
  • 全自动化检测和评估
  • 在一次测量中进行形状和缺陷检测
  • 稳定的判定和可比较的数值
  • 多部件检测:同时测量一个托盘中的多个部件
  • 大部件检测:对大型、弯曲的零件进行检测
  • 实时生产监控和过程控制
  • 测量方法:相位偏折测量法
  • 测量区域:300x200 - 600x400 mm²
  • 横向分辨率:~20-240 µm
  • 典型的量测时间:3-12秒

 

镜像组件的完美性

用SpecGAGE3D进行三维表面检测


 

对ED涂层表面的检测

ISRA的检测系统可以在线和在生产周期内对ED涂层表面的所有质量相关缺陷进行检测和分类。客观的检测能够实现无缝的缺陷检出、分类和评估,以确定干扰源。得益于自动检测系统,涂装过程中的缺陷可以相应的被提前检出和排除;这为近乎完美的涂装创造了条件。

 

PaintSCAN

  • 全自动化的ED检测
  • 稳健的扫描过程,可靠性高
  • 通过实时监控,快速优化流程
  • 减少了人力资源的分配
  • 剥落
  • 不均匀
  • 缺少覆盖
  • 抗震检测技术,实现了成本效益的安装
  • 以可靠的分类性能提升工艺优化
  • 可实现随行跟踪检测和走停式的检测方式
  • 全自动化的机器人路径规划
  • 全自动缺陷标记可作为选配


 

如有任何疑问,请联系我们。我们的专家随时乐意为您提供帮助。

ISRA VISION GmbH

Eric Yan
严至蓁
3D事业部销售总经理

电话:
+86 139 1628 2760
电子邮件:
Yanzhizhen@isravision.remove-this.com