工業製造
産業用モノのインターネット | 工業材料 | 機器のメンテナンスと修理 | 産業プログラミング |
home  MfgRobots >> 工業製造 >  >> Industrial Internet of Things >> センサー

電子コネクタのインライン自動CTスキャンデータ検査

自動化により大量の製品を迅速に生産できますが、最終部品の品質を確保することは重要な課題です。視覚的、手動、または定期的なサンプリング方法は、製造エラーが発生すると、不正確、低速、または遅すぎてタイムリーなライン停止をトリガーできず、廃棄される部品の割合が高くなる可能性があります。

電子コネクタメーカーは、製品の100%を生産ラインで直接検査を効果的に実行するための自動化されたソリューションを探していました。問題の部品は、多数の金属ピンが取り付けられ、プラスチックでオーバーモールドされた小さなベースプレートで構成されていました。製造中またはその後の成形プロセス中に金属ピンが何らかの形で変形したり、位置がずれたりした場合、現在の製造装置は、部品が自動挿入機に入る前にこれを検出できませんでした。問題は、低コストのコネクタ自体ではありませんでした。欠陥のあるコネクタが別のコネクタと結合したり、詰まった高速マシンや完全なラインシャットダウンが発生したりする可能性がありました。このようなシナリオは、一部のピンが1つでもずれている場合に発生する可能性があります。

このソリューションは、自動インラインコンピューター断層撮影(CT)システムと、コネクターメーカーの自動生産プロセス(部品あたり10秒未満)の正確な速度と効率の指標に合わせて調整されたスキャンデータ分析ソフトウェアを組み合わせたものでした。完成した部品がコンベヤーベルト上に現れるポイントに配置されたシステムは、各部品を迅速にCTスキャンして、部品全体のボリュームの表面と内部の両方のX線ビューを提供します。次に、このデータは、Volume GraphicsVGinLINE分析ソフトウェアがロードされた近くのコンピューターに(STLファイルとして)転送されます。

ソフトウェア(製造元のマクロとパラメーターで事前構成されている)は、各コネクターの形状を「ゴールデンメッシュ」(ピン製造プロセスの現実を考慮した部品の元のCAD設計からの適合)と比較します。コネクタピンの構造または配置の違いを識別します。 1つのピンが事前に決定された許容範囲外であることが判明した場合、コネクタ全体がソフトウェアによって拒否され、組み立てラインから自動的にゲートオフされます。

このように個々の生産ラインのCTスキャンプロセスをカスタマイズするには、ラインの移動速度やスキャンの実行速度などの質問に答える必要があります。スキャンからどのような情報を取得する必要があり、その後その情報をどのように処理しますか?製造される部品内の公差はどのくらいですか?また、どの程度の変動が許容されますか?

CTスキャンでオブジェクトの奥深くを非破壊的に「見る」ことができるため、この種のシステムを使用して、多くの業界の製造ラインの品質管理を行うことができます。このセットアップでは、形状がどれほど複雑であっても、ほぼすべての材料で作られた部品を評価できます。 VGinLINEは、部品内のどこにいても、気孔率、層間剥離、およびその他のさまざまなタイプの欠陥を検出するために使用できます。部品の形状の変化がパフォーマンスにどの程度影響するかを評価する必要がある場合は、関連するソフトウェアを使用して、現実的なマイクロメカニックスシミュレーションを実行したり、サードパーティのFEMシミュレーションソフトウェアでさらに使用するための高品質の四面体ボリュームメッシュを生成したりできます。

工場の自動化が拡大し続けるにつれて、信頼性が高く再現性のある品質管理を製造ラインに直接実装する経済性は、大量の部品生産企業にとってますます理にかなっています。より多くのメーカーがこの技術を既存の生産ラインと統合するための技術投資を行うことを決定するにつれて、産業用CTシステムおよび関連するソフトウェアが世界中にインストールされています。インラインスキャンを採用するための重要な推進力は、データ処理速度の飛躍です。ある例では、システムはパーツごとに5秒のタクトタイム要件を満たしています(CTスキャン、分析、承認/拒否)。

この記事は、ジョージア州スワニーのPinnacleX-RaySolutionsの自動化スペシャリストであるCTAutomationManagerのPeterDavisとJakeRickterによって執筆されました。 詳細については、こちらをご覧ください


センサー

  1. 2019年のCervoz3D NANDSSD製品ライン
  2. Raspberry Piのマルチチャネルプロフェッショナルデータロガー–パート1
  3. ハイパーコンバージェンスとセカンダリストレージ:パート2
  4. ハイパーコンバージェンスとモノのインターネット:パート1
  5. IoTとデータの理解
  6. マイクロソフトは完全に自動化されたDNAデータストレージを構築しました
  7. 2Dおよび3Dでの高速検査とリバースエンジニアリング
  8. 自動ファイバー配置用のキャリブレーションシステム
  9. 自動X線検査
  10. SWIRラインスキャンイメージングテクノロジーの活用
  11. マシンビジョンラインスキャンカメラでの熱による画像の反りの防止