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采用视觉传感技术提高弧焊机器人的生产率 |
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newmaker 来源：AI汽车制造业 |
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一直以来，有很多人关注弧焊机器人系统使用的合理性，而对于传感器的附加优点及其使用效益的介绍却不是很多。为获得传感器投资的最大回报，从“前瞻应对”到最终“掌控工艺”皆为有效的系统方法手段。
“掌控工艺”意味着我们不仅可以知道哪些参数能实现高质量的焊缝，同样也可以知道哪些参数会导致不好的焊缝产生，由此让我们更加深入了解采用视觉系统的优势。本文所介绍的传感器是以3D激光视觉技术为基础的焊缝跟踪及检测系统。
图1 汽车试制车间
试制阶段
传感器的优势早在开始生产之前就已初露端倪。在试制阶段，用自动化设备制造与实际生产中相近的、小批量的零件时，可以掌握制造零件的工艺能力。通过测量焊缝的尺寸和位置，能够确定有关零件装配（焊缝间隙，错边，位置）的可重复性。图1为典型的汽车试制车间，该信息以下列三种模式其中的一种应用着：1. 一般应对——没有掌握如何正确设计或制造零件；2. 前瞻应对——掌握了问题点和常识变异性的一般知识；3. 掌控工艺——量化更详细深层的变异性，并将此信息提供给工程设计部门，看是否能获取更有利于生产的设计，以达到在不降低任何功能的情况下改善零件。
图2 焊接几何形态测量
生产启动阶段
生产启动阶段是能够通过使用传感器获益的阶段，该阶段时常给人混乱的感觉。在这个阶段中，通常会有很多选择，并且都是一些琐碎的数据。而有关流入焊件和夹具重复性、焊接参数变异性以及焊接与质量标准一致性的重要焊接信息却很不充足。
一些公司使用总体设备效能(OEE) 作为度量检验指标，该指标由三种变量组成：1. 机器可用率——机器实际运行时间/计划运行时间(U)；2. 生产率——实际操作时间/标准节拍时间(P)；3. 合格率——首次合格产品的百分比(Q)。OEE=U·P·Q，其数值越高越好，数值高于90%可认为是世界一流水平。
图3 实时焊缝变化测量
智能视觉系统的应用可以直接测量并改善生产率和合格率。具体原因是：对于每个生产任务，皆在假设得到预期一定程度上的焊缝准备重复一致性的前提下，根据焊缝类型和已选工艺参数估计行进速度。如果一个坡口焊缝间隙和角度的变化大于10%，则相同的焊接参数会导致过度焊接或焊接过少的情况。另外，实际焊缝的准备相对于其标准状况变化将会以几何指数的速度增加焊接缺陷的几率。
智能视觉系统的应用可在以下三个方面改善这种情况：
1. 焊接前
焊接前可以测量焊缝并且确定变异性的大小，同时确定它会在什么时间什么区域出现。不仅如此，系统甚至可以进行编程，从开始就控制焊接，从而避免出现焊接缺陷。在某些情况下，传感器辅助程式能够确保焊丝和焊枪保持准确的位置和角度。图2描述了测量可适用的不同焊缝形式。
图4 焊接质量结果显示的缺陷类型及位置
2. 焊接时
预定义的焊接计划应能够适应一定程度的变异性，而自适应焊接的应用应能够确保没有生产率的降低和质量的损失。
3. 焊接后
已完成的焊接作业能够通过测量来确定其可接受率以及出现过度焊接的机率，进而指示出实际的焊接速度。具体缺陷和位置可以通过统计学过程控制技术来帮助确定焊接缺陷的根本原因。
鉴于每个人的目的和想法不同，这些能力和信息可以扩展到很多方面。在一般应对、前瞻应对和“掌控工艺”模式下可获得的益处包括：一般应对——视觉传感器使焊丝在焊缝上保持正确的位置进行生产，依据焊缝检验合格与否；前瞻应对——预测分析跟踪和检测数据，测定正进行焊接的焊件和夹具的能力，包括焊缝的产量和质量；掌控工艺——运用数据获得持续改进并使用户减少非增值的破坏性或非破坏性检验的工作，有可能会导致很多因素随之改变，如改变供应商、改变焊接工艺、改变焊件设计等。
图5 焊接生产质量数据
批量生产
批量生产与前一个研究阶段比较类似，只是程度更高，其最大的挑战是掌握基础和应用数据。而应用视觉传感器最大的好处是它能够提供大量的焊前、焊后信息，有利于帮助了解变异性出现的真正原因。
有计划的进行下一个项目
很多公司会不断地尝试用最优的方法获得错误或正确的信息，以帮助他们随时改善他们的操作。然而，也有很多公司不这样做，他们开始进行的每个项目都一成不变，墨守成规使他们永远不能实现突破和创新。为避免出现这样的情况，可以利用传感系统收集的焊前和焊后的电子数据和信息来规划从发展阶段到最后生产最优化的每个细节。
典型案例
1. 汽车底盘制造
大多数在汽车行业应用的激光视觉传感器都曾用于诸如车架、车轴和支架等汽车底盘组件的弧焊，它们不仅可以做焊接时的焊缝感应和焊缝跟踪，而且还能做焊后检测，进而使对其进行的投资也得到相应的回报。下面通过有关车轴检测的案例来说明各种额外成本节省的原因，其中每一笔额外成本都来源于给客户提供了存在质量问题的产品。
（1）客户收到劣质产品
在汽车行业中，即时工厂组装线上如果出现劣质零件会产生$1000～$10000的额外成本，这还不包括其他相关诸如因失去客户信任或要求供应商更换零件以避免类似情况再发生而产生的费用。自动化检测能够避免此类问题的发生。
（2）提高首次合格产品质量
自动化检测能够确保不将劣质焊件提供给客户，并且能避免操作员或检验员将合格焊件错误分类导致返修的情况。尺寸较小的汽车类焊件在高生产率情况下通过肉眼检测会大幅度降低精度，有时需要300%（三个不同的检验员）的检测以确保没有遗漏劣质焊接的情况发生。自动化检测则更加可靠，可减少返修成本和检验员数量。
（3）减少非增值破坏性检验
按照规定，底盘组件中每天至少有一个零件需要做10～120个不同位置的截面检测。虽然合适的截面部分能够提供有利的信息，但是大部分的努力都是无用的，这样做仅仅是让大家感觉良好。这种检测会使每个零件生产的成本增加$0.25～$5 (视生产量和检测要求而定)，因此在成本节约方面还有很大空间。这些节约的成本完全能够体现出购买一套自动检测系统所带来的良好的投资回报，并且该系统能够帮助测量并实现可接受的过程能力水平，从而有力地说服客户减少这种非增值活动。
（4）向上游操作反馈
虽然焊接缺陷源于焊接操作的这种说法并非完全准确，但也可以将焊接缺陷的起因追溯到上游操作。由于没有人观察焊接电弧点，所以就自动焊接而言，会比以往更难确定零件变化是否超出公差范围或夹具是否不可重复。如果能有效利用焊前和焊后传感器产生的数据，则可大幅改善上游操作。通过更好的焊件装配，提高焊接质量和生产率(焊接速度)。图5为焊接缺陷数据，这些数据有助于我们更好地控制焊接尺寸，从而减少由于过度焊接产生的额外焊丝、工业气体及电力方面的成本。
2. 压力容器
压力容器包括热水器和储油罐，该设备一直以来都要求结构稳定并且无泄漏。通过配备自动化焊接设备，增加此类产品的使用寿命并提高产品生产力，能够获得超出预期的巨大投资回报。像上述汽车业的案例一样，下面也按照生产的顺序来说明获益的来源。
（1）客户收到劣质产品
如果安装在居民住宅或像餐馆之类的公共商业设施中的热水器容器过早的出现泄漏，则客户会失去对此产品的信任，供应商也可能失去老客户，有时甚至还会因此遭到起诉。通过跟踪传感器加强焊丝位置控制，可进一步提高焊接工艺的性能，大幅度降低未焊透缺陷的几率。虽然这些成本的节约很难量化，但它们确实存在并持续增长。
图7 优化的焊池位置
（2）减少非增值破坏性检验
目前，了解热水器是否泄漏的主要手段是通过100%手动气压测试。这种测试成本高、速度慢，而且无法保证容器不发生泄漏。如果泄露情况发生，容器将被送到定点人工维修站返修，然后再次做同样的泄漏测试，此气体测试通过偶然破坏性检验来确定该过程在可控范围内。通过使用激光视觉跟踪和焊后检测，在工艺控制得到大幅提升的同时，熔渗不完全或未焊透情况也明显降低。另外，检测反馈结果有助于焊接尺寸的最优化，从而减少焊接缺陷和过度焊接。
（3）提高生产力
提高生产力可以在确保焊丝位置精确和焊接参数最优的情况下，通过增加行进速度来实现。通常，在保证质量的前提下可以提高10%～40%。
综上所述，这两个行业的案例已经证明了应用自动化焊接系统配合视觉传感器能够有效改善生产效果并可较快地从投资中获得回报。但是，我们仍需采取积极的态度以争取最大利益，即从一般应对到前瞻应对直至真正意义上的“掌控工艺”的过程。巧妙运用智能激光视觉传感器跟踪和检测所得到的关键生产数据，可以帮助我们达到先进的“掌控工艺”状态。
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| 文章内容仅供参考
(投稿)
(7/5/2010) |
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