合作伙伴:

DAIKIN Pilsen

问题：

Pilsen工厂每年生产200多万台空调。为避免人手不足和尽量减少人为失误，大金工业Czech Republic在生产计划执行中注重过程的自动化，同时不断关注，保持产品高质量。

某一条装配线上，在中段组装的质量检查过程中出现了一定瓶颈，需要采用一种基于高质量的3D视觉新方法——检验换热器的完整性。敏感性测试自动化的主要动机和挑战本身就在于换热器检测过程中保持对高精度的要求。由于材料是由薄而易碎的金属制成，因此在之前的人工检测过程中出现过人为错误。在规划的自动化方案中，要求机器精度达到±1毫米。

解决办法：

Bin Picking实验室+ 3D扫描仪 S模型

Photoneo解决方案是由基于精确定位和机器人–摄像头校准的一个量身定做的应用。将换热器首先用氦气加压，然后再通过传送带上随机放置的测漏仪。在工作单元中，PhoXi三维扫描仪从两个不同的位置扫描物体，从而提高测量的可靠性和定位的稳定性。该系统能够检测换热器的位置，并且非常精细地沿着复杂又脆弱的物体表面调整嗅探器的预定轨迹，在不损坏物体的前提下检查其质量并探测潜在的氦气泄漏处。此外，Photoneo还简化了机器人–摄像头的校准过程，使得校准的工作可以由经过培训的终端用户操作人员完成，无需研发Photoneo的专家到场。

讨论：

该方案的整个过程对光亮的铝材工作面、配置、扫描仪的精度以及定位软件的要求都很高。除此之外，传送带上的部件几何形状往往是不一样的，所以必须要有一个强大的逻辑性来反映出这种不同。考虑到部分薄金属材料的可塑性，以探测器为主要工具的机器人操作必须非常轻柔和精确。

开发Photoneo的团队在开发部署过程中解决了检漏区的工作空间非常有限的这一问题。

该解决方案采用变量准时生产计划安装在生产线上，这意味着几种类型的换热器都要进行质量检查，而不是只检查一种。该系统是可扩展的，例如，即使在对一组特定的换热器类型进行初始设置后，以后也是还可以添加新的换热器并进行探测。

不需要程序，只需由Photoneo专家进行配置即可完成更改。增加或改变某类换热器的配置是不会影响现有其他类型的换热器服务质量的。