高度な 3D レーザー スキャンで金属表面の塗装欠陥を検出

20
2月

3D レーザー スキャンを使用して金属表面の塗装欠陥を分析する

• 投稿者:ブライアン マクモリス
• コボットの再仕上げ
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ブライアン・マクモリス著

Futura Automation, LLC 社長

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米国中西部のメーカーはロールアップ ドアを製造し、事前に押し出し成形された金属ストリップまたはスラットを購入し、組み立て前に下準備と塗装を行います。このメーカーは、品質上の懸念に対する解決策を求めて Futura Automation, LLC の Don Nedved にアプローチしました。塗装プロセスは塗装の層で構成され、クリアコートで仕上げられます。塗装/クリアコートのプロセス後、スラットは完成したドアに組み立てられ、塗装の欠陥や金属のへこみがないか人間によって目視検査されます。 #塗装の欠陥は通常、クリア コー​​ト内の塵粒子であり、人間の目で観察できます。しかし、多くの場合、このような低い高さの欠陥は、人間が触れてもほとんど感じられません。

これらのわずかな欠陥は組み立て後に特定されるため、完成したアセンブリにすでに費やされているリソースを保護するために、欠陥は手動で水研ぎと研磨が行われます。このプロセスが毎日の完成品スループットのボトルネックになるのも不思議ではありません。お客様は、塗装表面を検査し、A) 組立プロセスから欠陥のあるスラットを削除して自動再表面処理を行うか、B) ロボットまたは協働ロボットを使用して欠陥領域を特定し、サンディングまたはバフがけで表面を再表面処理するソリューションを探しています。

Futura Automation は、レーザー検査の専門家である Jake Haefner と協力して、塗装表面の異常 (クリア コート内の粒子と凹みの両方) を簡単に見つけて特定できるソリューションを設計しました。 (仕上げプロセスの前に、へこみをスキャンすることが提案されています。) まず、塗装された部品の 1 つのグレースケールと高さの画像がここにあります。このアプリケーションには #LJX8080 と 3D コントローラーを使用します。このモデルの精度は 12.5 ミクロン、つまり人間の髪の毛の約 1/8 です。このアプリケーションに必要なツールと処理能力はすべてコントローラー内に含まれています。このシステムには、画像とデータを表示するためのモニターのみが必要です。

以下は、欠陥の拡大図と欠陥全体の 2D プロファイルで、300 ミクロン (-14.7 mm ～ -14.4 mm) の範囲をカバーするカラー スケールでの幅と高さの測定値を示しています。

当社の欠陥ツールは高さデータを取得し、コントラストを識別できるようにそれをグレーの階調 (通常は人間の理解を助けるために色で示されます) に変換します。これは複雑なテクノロジーですが、基本的にこのツールは高さの範囲 (たとえば 0mm ～ 1mm) を取り、最低値 (この例では 0mm) をシェード「0」または完全な黒に割り当て、最高値の 1mm をシェード「255」または完全な白に割り当てます。最低高と最高高の間の高さデータは、陰影「0」と陰影「255」の間の灰色の陰影に割り当てられます。グレーの階調に変換されたこの高さデータに基づいて、レーザー スキャナは特定のコントラストの変化を識別して、傷、へこみ、膨らみや異物などの欠陥を検出できます。以下は、システムに識別するよう教えた欠陥を示すプラス記号が付いた塗装部品の画像です。セグメントサイズ（欠陥サイズ）と欠陥レベル（欠陥深さ）を調整し、許容不可能と思われる欠陥のみをピックアップします。パーツ上の欠陥のサイズと数量に制限を設定することもできます。

以下は欠陥の対比図です。これは、プロファイラーが欠陥を特定して判断するときに実際に確認する内容を表しています。

スキャンしたさまざまな欠陥の画像とその側面図をさらにいくつか添付しました。 Futura Automation で部品をスキャンして欠陥を検出することをご希望の場合は、実稼働システムを開発する前に概念実証を喜んで実施します。