自動化引擎缸體檢測

確認許多不同引擎上的所有必要組件全都存在

引擎缸體正由視覺系統進行檢測

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車輛引擎裝配生產線經常要處理數種引擎馬力與型號,而其尺寸、組件類型及組件配置各不相同。在最終引擎裝配檢測時,需要驗證結構正確無誤,確保所有必要組件都在定位並已正確安裝,然後才能繼續進行下一個製造步驟。

這些組件會因型號位於不同的位置,而難以從引擎複雜的背景中識別出來。隨著客製化逐漸成為常態,兩款不同引擎之間的差異也更大。這包括尺寸上的顯著差異,造成在檢測之間需要調整視野。

傳統機器視覺足以處理引擎間較可預知的變化,但隨著變化增加,程式設計的難度也隨之提高。當設計變更時,重新設計程式也要花費大量時間與精力。

Cognex Deep Learning 可透過可能的全系列引擎類型與組件配置進行訓練。組件與中心距離的遠近,可導致視野寬廣的鏡頭呈現不同角度的引擎組件。無論組件以何種角度呈現,分類工具都可學會識別每項組件。

為了精確進行引擎裝配驗證,分類工具要學習引擎類型,還有不同機油濾芯、接線、軟管及其他組件類型所需的位置,並立即標示出任何有遺失或有不正確安裝組件的引擎,以便在備妥引擎以供安裝於車輛中之前識別出錯誤。

如果出現新的型號,分類工具可透過全新引擎與其組件的圖像,在數分鐘內完成訓練,完全不需要任何程式設計。

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