加固质量保证

Didier Lacroix谈到,机器视觉检测技术能可靠地代替人眼进行质量控制。

人具有直觉的识别能力,并且通过训练可以擅长做战略性决策。然而,如果是做重复和细致的检查工作,这些能力通常不管用。因为人的思维很复杂,它可以受无数不同的因素影响,比如经验,技能和精神注意力。这些因素还可能受其他因素影响,比如情绪,警觉水平和其他可能的干扰。后者可能来自于外部的刺激(例如,噪声和身体接触)或者内部问题,比如糟糕的身体或精神状况。

不同的标准

在这样一个可变的框架下,一个生产线的质量控制(QC)操作员做出一个完全不同于其同事的决定也就不足为奇了。例如,工件表面有一道小划痕可能被第一个操作员认为是可接受的,但却被另一个操作员认为是不合格的。此外,如果在不同场合检测同一个工件,同一个操作员也可能做出不同的决定。如果采用不同的判断标准来接受或拒绝被检测物品,这可能对生产线造成重大影响。可以理解的是让制造商全都强制执行统一的QC标准是很困难的。

认识到人眼驱动QC的限制,制造商正在转向基于视觉的技术来帮助其确保产品质量达标。这样他们更有可能在降低责任风险和产品召回的前提下实现零残次率。随着机器视觉和运动控制技术的进步,设备制造商现在能执行快速、准确和可重复的临界质量检验。

医疗器械行业是监管最严格的行业之一。在投放市场之前,产品通常需要经过严格测试并认证为安全可用。它们必须达到性能标准,因为许多产品会对患者的身体健康造成直接影响。这样的要求给制造商带来了压力,迫使他们确保制造的精确度并实现零残次率。毕竟,一个无法按照规格说明书运行的产品是很容易会被退货或召回的。在此背景下,制造商越来越明显地意识到手工检测产品在多数情况下是无法接受的。

操作的精确性

在大量手术中,电外科电极用于切割人体组织和烧灼出血的血管,其用途广泛,包括面部整形手术和腹腔镜检查。电极通常插入手持设备(称为铅笔)中,利用电外科电极尖端产生的火花来切割皮肤组织。

生产电外科电极的主要挑战是确保尖端足够的小而细,以此尽量减少对皮肤的影响并且使尖端获得良好的电气聚焦。根据电极类型和外科手术步骤的要求,针尖直径可以从亚微米到100微米。这使得外科医生能更好的控制针尖并使用低瓦数来产生火花。这相应的减少了热损伤,并且提高了血流量,从而促进伤口更快愈合,减少疼痛和疤痕。相反,尺寸不合适的尖端则需要外科医生提高功率,这会降低手感和操控性。这会造成摩擦阻力,产生烟雾以及导致切割速度过慢。

钨的硬度是不锈钢的2.5倍。因为有助于减少扩散到人体组织的热量,它被用于生产电极。该材料还易于做成锋利的针尖,这有助于在医疗过程中实现最佳的电流密度。

一个电外科钨电极制造商生产超过20种不同类型的电极(包括弯曲和直尖的型号)供医务人员使用。这些专业人士有一个共同点:他们需要完全的检测和供应商数据来证明他们的电极是按规格制造的。因为这是不可能通过人工检测实现的,所以制造商意识到必须通过采用自动化来升级其业务水平。

严格检测

为了确保每个电极都能达到客户的严格要求,必须进行一系列的关键尺寸测量。这包括测量尖端的直径以确保他们是等线性或抛物线(视规格而定),测量圆锥角度和长度,总长度,弯曲半径以及许多其他参数。

制造商以前使用劳动密集型的人工检测工序,每个电极都由配备视频比较仪的操作员进行检查。鉴于高标准的要求,制造商开始考虑安装自动化针尖检测系统的可能性。这必须满足一系列的关键要求。系统必须满足:

1) 需要足够的快,以便达到高吞吐量和高产量的要求;

2) 提高测量精度和可重复性;

3) 通过共享服务器使各个工厂的人员都可以访问测量数据;

4) 易于学习和操作;

5) 为过程控制提供数据绘图和统计分析能力。

为了实现所需的吞吐量和测量可重复性,在对视觉系统进行可行性测试后工程师决定使用机器视觉技术。视觉传感器可以提供0.00002英寸以内的可重复性,具有快速的学习曲线,还配备一套完整的尺寸测量工具。利用该系统独特的视觉电子表格开发环境,工程师在一星期内就能轻松完成检测程序的设置。此外,使用了VisionPro视觉软件来设计针尖检测系统。

应对困难

首先,在检测过程中任何形式的机械振动都可能导致失败。这是因为电极的尺寸很小,而且视觉系统的镜片是高放大率的。为了解决这一问题,检测系统安装了减振器。电极的长度引发了另一个问题。根据相机到物体的距离要求,电极太长因此无法在一个画面内进行完全检测。这意味着必须运用额外的视觉编程来从多个图像中获得单个的检测结果。

在一个被称为电化学指示的专利拉锥过程后,电极立即被检查。在装入系统前清洗并烘干固定锥形电极的装置。值班操作员只需从触摸屏的下拉菜单中选择他们的名字并按下“Go”即可激活系统。

电极固定装置被自动索引到检测区,而视觉相机安装在头顶上。为获得最佳测量精度而设计的自动对焦程序会被执行,将电极置入清晰的画面中。接着,在执行一系列尺寸测量之前视觉系统会拍下针尖的图片。

一个电极被检测后,相机移到下一个电极并且重复同样的过程。操作员利用屏幕上绘制的每个电极的尺寸测量值,将结果与规格进行比较。使用视觉系统能在三到五分钟内完成电外科电极固定装置的完全检测。检测整个电极固定装置之后,系统卸下固定装置让操作员取回零件。任何被拒绝的电极会显示在屏幕上,并且会得到适当的处理。

通过检测的电极被移走,并为其打印相应的标签来记录检测结果以备案。质量保证(QA)操作还会生成一个检测报告,用于将每个受检测零件的测量数据与客户规格做比较。文件记录有助于精确的找到生产工艺中的低效现象,并且减少质量保证所需的时间。

质量保证

检测信息也存储在数据库中,可由QA部门访问。其目的是让QA部门核对并向客户提供完整而准确的数据。生成的报告对客户很宝贵,因为这可以帮助他们更好的为自己的工序建模。它还有助于为他们节省时间和金钱,因为他们不用在自己的设施内进行额外的内部检测程序,而这通常使用的是精确度较低的设备。此外,它还为客户提供了更好的产品质量保证。

通过电外科电极检测过程的自动化,检测时间减少为原来的十分之一。现在可以在几分钟内检查电极固定装置,而不是花几小时。同时,由于检测和分析都是完全通过电脑,操作员不再需要手动记录测量值,而可以把时间用于分析数据和找出错误,并且打印控制图表和数据图。除此之外,视觉技术有助于确保每个交付给客户的电极都是正确的。这样制造商已经通过杜绝客户退货增加了自身的竞争力。确保产品符合规格还提高了客户对产品的信心,由此带来大量的回头生意。

可靠的精确度

自动化解决方案的成功取决于三个主要因素:速度,精确度和易用性。以此为基础,工程师设计出了一个高效而紧凑的系统,当它与VisionPro软件结合之后,可以快速并可靠地识别小零件。

设计这个独立的解决方案是为了使用0.05毫米的定位精度来拾取精密零件,然后放在所要求的准确位置的小托盘上。测量范围是860毫米x1200毫米x1500毫米,坚固的钢框架结构确保高新技术系统的稳定性,该系统重约500公斤。这是至关重要的,因为视觉系统和气动式手爪必须在300毫米x500毫米的工作区域内精确地执行任务。

零件通过一个带有大箱子的料盒送入检测系统。灵活的外围设备系统通过伺服驱动的带式传送机提供可选择的零件供应。系统通过振动感应将小零件传送至工作区域。它由抗刮透明塑料制成,还是视觉系统的图像区域。可变的背景照明有助于为零件创造一个高对比度的图像,它被垂直向上投影到一面成45度角放置的镜子上。然后这面镜子将图像传输至一台固定安装的工业相机。

在后台,软件的工具库接管工作。气动式手爪工具的拖放链接确保图像值的快速传输。这个软件只关注与接纳小零件相关的关键特征。它忽略任何非关键的零件外观变化。不需要预处理图像数据。

指导运动

一旦视觉系统识别了零件位置,一个4轴直角坐标机器人会移动到工作区域,然后在真空手爪或触觉手爪系统的帮助下拾取零件。然后,它为进行下一步处理调整到所需的位置。例如,它可以执行一系列的任务,比如盘式供料器的托盘化运输,带式供料器的包装,或者对微型轴进行垂直定位并插入精密的支架。高精度手爪甚至能快速而轻易地翻转冲压零件 – 这是生产微型零件时的重要特征(比如在牙科工具中的应用)。识别,拾取和放下零件的周期只有一秒钟。

虽然检测系统能够完全自主的运行,但它也可以被集成到一个更高级别的生产系统中。在这种环境中需要使用电脑,通过VisionPro软件在几分之一秒内可靠地分析图像数据。根据应用程序的要求,内置数据库能获取任意数量可自由编程的处理序列。在硬件方面,使用磁性拉手提高了转换速度,它被设计来保护不同的手爪工具。

与VisionPro软件结合成为一个智能的“图像数据加速器”,视觉系统也能够通过使用可选的零件控制站来评估小零件的质量。VisionPro的全面工具库确保图像在检测前进行了优化。例如,PatMax技术用于精确的图案匹配,而IDMax算法甚至能识别很不清晰的数据矩阵码。额外的广泛颜色,测量和图像处理工具提供了快速而精确的优化和处理。

光的力量

铜/铟/硒(CIS)太阳能电池板被用于多种不同的应用。范围从屋顶和房屋外立面上用于发电的经典太阳集热器到集成产品和独立解决方案。太阳能电池制造工厂在CIS技术的帮助下生产太阳能模块。该模块由多层CIS太阳能电池串联而成,还有一个四微米厚的涂层。即使在恶劣的光照条件下,它们也能产生高输出。

在玻璃衬底上制造印刷电路板(PCB)是一个具有挑战性的任务。生产太阳能电池必须从每一台生产机器的衬底板收集质量数据。然而,单独的质量结果只在生产过程结束时生成,也就是在太阳能模拟器中测试120x60厘米模块的时候。只有这时才能确定一个模块是否能达到预期的输出(约80瓦)。较低的性能是由质量波动等因素造成的。这意味着工程师只能在复合涂层工序结束时才知道结果。如果没有事先收集质量数据,确定残次源将会太迟。

无缝QA要求通过数据矩阵码识别法将玻璃板分配到单独的检测站。生产过程的第三或第四步都会记录质量数据。该编码用于确定分配到最新收集数据的玻璃板是否真的被处理了。为一个已经不存在的玻璃板创建数据集合的其中一个原因可能是玻璃破裂。因此,数据矩阵码可以防止混淆。

作出决定

编码由激光系统雕刻。这曾经带来过挑战,因为很难选择一个合适的视觉系统来读取编码。在玻璃上用激光雕刻数据矩阵码的难点是雕刻内容与其周围表面之间的低对比度。然而,试验了多种产品之后决定采用ID读取器 - In-Sight 5400/5100视觉传感器。ID读取器甚至能在有问题的表面上检测和译解困难编码,同时实现超过两米的读取距离。

在激光雕刻或“生成”玻璃板后有19个加工步骤。它们包括底基涂层应用,以及随后的激光结构化来为玻璃板构建蜂窝形态。这时质量检测很重要,因为一旦玻璃板被清洗就会进入关键生产步骤。玻璃板有在600°C涂上的CIS涂层。然后,在化学处理后重新检查数据矩阵码以涂上一个缓冲涂层。接着涂上氧化锌以形成透光的太阳能电池前触点,从而完成光电二极管。在随后的最终收尾阶段,给玻璃板打上额外的孔来为触点导入电子器件。然后,具有涂层的玻璃衬底永久地粘合在玻璃盖板上。

机器视觉是许多QC检测过程中“不成功,便成仁”的决定因素。通过对技术进行投资,制造商可以提高他们的生产标准,为客户提供坚实的质量保证。

Didier Lacroix是康耐视公司国际销售及服务部的高级副总裁。

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