电缆、连接头和螺钉——装配验证的挑战

日期:  
2018年 7月 26日
作者: 
Anne Corning  | 

正如一句古老的谚语所说:“细节决定成败。”当我们谈论到智能手机、笔记本电脑和键盘等复杂机电设备的装配验证时,这句话实在是再合适不过了。即使是微小的缺陷,比如松动的连接头或略微铺设错误的电缆,也可能会导致这些机电设备出现问题。在生产过程中,制造商可能无法及时识别出缺陷设备,直到最终装配或生产过程结束后的功能测试环节,从而导致返工以及时间或材料浪费。

在最糟糕的情况下,缺陷设备可能会侥幸通过功能测试,并被运送至市场。在运输和设备使用过程中发生的碰撞和振动可能会导致松动的连接头完全脱落或者铺设错误的电缆被压紧。因此,您将面临设备潜在故障问题,更不用说令客户不满意的难题了!

松动的连接头——潜在故障可能会随时发生.

常见的装配缺陷

复杂的设备装配件包含许多较小的部件和低对比度元件,人工检测员和标准检测设备难以在生产线速度下对它们进行评估。机电装配中的一些最常见缺陷包括:

  • 组件问题:存在/缺失、安装不正确或类型错误
  • 标签缺失或标签与设备配置不匹配
  • 电缆铺设问题:铺设路径和连接
  • 螺钉和紧固件缺失或损坏

铺设错误的电缆(左)与正确穿过电缆导管的电缆(右)之比较.

 

自动化系统更容易将这样的细微差异检测出来。在自动化检测方面,亮度测量型成像系统提供超越标准机器视觉的优势,能够在图像中捕捉到更多的像素和更多的灰度,用于评估可能表明存在缺陷的对比性关注点。

相比潜在故障在设备进入市场之后才出现,如果制造商能够在生产线上检测出缺陷,成本将会低得多。制造阶段的成本仅限于潜在返工或材料浪费。然而,在产品发货之后,直接成本和间接成本则可能会迅速增加,包括:

  • 退货、维修和保修索赔
  • 客户不满意和失去客户忠诚度
  • 品牌声誉和质量感知受损

未正确对位或印刷质量不佳的标识会导致客户对您品牌的质量感知降低. 

检测方法:标准机器视觉与人工检测员

机器视觉系统在许多装配线检测应用中很常见。这些系统提供实现流程自动化所需的可量化数据,并提供满足生产需求的速度。然而,许多视觉系统目前在检测复杂装配件中的缺陷方面存在能力局限性,特别是低对比度组件或具有非常细微的空间公差范围的组件。另一方面,虽然人工检测员擅长于识别异常和微小细节,但他们的检测速度较慢,而且不太一致,这不仅限制了生产效率,而且可能会导致缺陷被遗漏的情况,进而造成高昂的代价.

标准机器视觉系统缺乏检测非常复杂的装配件中的所有缺陷所需的高分辨率和高动态范围,特别是意想不到的或随机性缺陷,或者是低对比度区域的缺陷。虽然人工检测员拥有较高的视觉敏锐度,能够检测出细微缺陷,但他们容易感到疲劳,而且存在检测不一致的问题。此外, 他们也无法在生产速度下采集富有含义的质量数据.

如今机电设备装配件的复杂性可能很快就会使人工检测员感到疲劳,而标准机器视觉则无法检测出低对比度区域的缺陷.

亮度测量型系统

在捕捉复杂机电装配件中的细微缺陷方面,亮度测量型装配验证系统比标准机器视觉和人工检测员的表现更佳,最终可帮助您降低缺陷遗漏率和减少潜在产品故障.

在设备检测应用中,亮度测量型系统在速度、可靠性和数据采集方面提供与标准机器视觉解决方案相同的自动化优势。然而,相比标准机器视觉相机,亮度测量型相机(如此称呼的原因在于它们经过专门设计,用于执行亮度测量)通常使用具有更高分辨率和更高动态范围的CCD传感器,这使它们能够更好地检测较小和对比度低的缺陷。凭借亮度测量方面的技术优势,亮度测量型成像仪能够捕捉到包含极微小细节的图像,从而可以精确地确定亮度、色度和对比度变化. 

亮度测量型成像仪配备的CCD传感器可以提供2900万像素或更高的分辨率,在检测应用中,其在所能提供的清晰度和细节程度方面可与人眼相匹配。另一方面,标准机器视觉相机所配备传感器的分辨率通常在100万到500万像素之间。标准机器视觉系统通常用于区分相对明显的视觉差异,以提高速度,并且当用于高产量应用时,通常很少需要非常精细的分辨率。而在产品质量优先于生产速度的装配验证应用中(原因在于产品价值太高,或者消费者满意度或品牌声誉风险太大),亮度测量型系统可以提供线上检测解决方案,其采用质量优于数量的方法,以确保设备装配严格符合产品的绝对规格要求.

亮度测量型成像仪的另一个关键特性在于动态范围,即:图像中可以辨别的灰度值数量。具有更宽广动态范围的CCD传感器使亮度测量型相机能够检测到由阴影或光线反射(例如,表明螺钉未正确固定的阴影,或者表明金属表面上存在金属组件的光谱反射)引起的表面上的细微变化。宽广的动态范围使亮度测量型系统能够接近于匹配人眼对于对比度变化的视觉感知. 

这种能力与高分辨率相结合,使亮度测量型视觉系统能够以极高的精度捕捉到较小的和对比度低的缺陷,并对它们进行分类。此外,成像优势则可确保图像噪声低(特别是在配备内部冷却型CCD时,比如Radiant的ProMetric®成像亮度计和色度计),这也有助于保持处理速度,因为所采集的图像越清晰,系统分析最明显细节的速度则能够越快.

在有些情况下,亮度测量型成像系统能够检测到人工检测员未能觉察到的非常细微的缺陷。这类缺陷可能包括玻璃上的轻微刮痕、键盘上按键之间极小的间距变化或者黑色表面上缺失的微小黑色螺钉。

由于亮度测量型系统能够一次性采集完整的图像并进行分析,它们擅长于识别随机性或意想不到的缺陷。这对于表面外观检测非常重要,特别是在凹痕、异物以及其他缺陷等异常可能出现在未知位置的情况下。通过充分利用用于识别发光显示器中不均匀区域的功能,亮度测量型视觉系统可以检测随机出现的对比度不一致的区域并对它们进行分级,然后根据缺陷类型对这些区域进行分类,并根据类型、位置或严重程度确定它们通过或未通过. 

哪里有缺失的螺钉?

螺钉缺失可能会引起不止一个问题。它可能意味着组件未牢固连接,未来可能会发生松动,或者几个组件未在必要的压力下固定在一起,以维持导线、电源或按钮之间的接触。此外,螺钉缺失还会引出以下问题:缺失的螺钉究竟去哪里了?它是落到了装配车间的地板上还是在生产线上的某个环节发生了脱落?或者,更糟糕的是,它是否在设备内部发生了松脱并最终被密封在了设备外壳内部?在这种情况下,松脱的螺钉在运输途中可能会损坏其他脆弱的内部组件?

标准机器视觉通常难以捕捉到对比度较低的组件,比如黑色表面上的黑色螺钉,因此将无法可靠地检测出问题。而亮度测量型系统具有宽广的动态范围,这使其能够检测出对比度非常低的特征,比如视觉外观与周边表面在颜色或质地上非常接近的螺钉或其他组件。

黑色表面上黑色螺钉的存在或缺失(左)。标准机器视觉系统无法区分黑色螺钉与空螺孔之间的差异(中),而缺失的螺钉可能会导致部件在运输或消费者使用过程中发生松动并引起故障。亮度测量型系统能够检测出缺失的螺钉(右)并确定设备未通过,确保制造商能够在装运之前及时纠正缺陷.

 

这些只是亮度测量型视觉系统在装配验证、表面检测以及其他自动化视觉检测应用中可以提供高精度检测的部分示例。跟标准机器视觉相机一样,亮度测量型系统可以运用到制造过程中的任何环节,提供超出标准机器视觉功能范围的高精度检测。亮度测量型相机还可以集成到治具和自动化设备上,用于解决独特的检测应用.

Radiant的INSPECT.assembly系统是一种总承包自动化检测站,其核心为2900万像素的亮度测量型CCD相机,经过专门设计,可用于复杂板载装配件的线上装配验证。这是一款完全可配置的系统,可以直接安装到任何生产线上,用于执行复杂的通过/未通过分析,确保实现快速、精确的缺陷检测,并且能够在自动化生产线速度下提供人类视觉的敏锐度。

如需了解更多有关亮度测量型系统优点的信息,请阅读Radiant的技术说明:电缆、连接头和螺钉:改进常见装配缺陷的检测,以减少潜在故障”。