Avtomatlaşdırılmış IGU xətlərində emaldan əvvəl şüşə kənarındakı nasazlıqları aşkar edən sensorlar hansılardır?

Etibarlı Şüşə Kənarı Qüsurunun Aşkarlanması üçün Yüksək Həlletməli Optik Sensorlar

Dəqiq optik sensorlar avtomatlaşdırılmış İGÜ (İzolyasiyalı Şüşə Bloku) istehsalında şüşə kənarındakı nasazlıklara qarşı ilk səfdir. Bu sistemlər konstruktiv bütövlüyü və istilik performansını pozan mikroskopik nöqsanları müəyyən edir.

Çip, küncün qırılması və mikro-crack-ların müəyyənləşdirilməsi üçün alt-0,2 mm həlletməyə malik sətir-skaner kameranın

Yüksək sürətli sətir tarama kameraları 6 m/dəq-dən artıq istehsal xətti sürətlərində şüşə kənarının davamlı profillərini qeyd edir. Alt-0,2 mm fəza ayırma qabiliyyəti nöqtəvi çatlamalar (15°–45° bucaqlarla yayılan), insan inspektorlarının görə bilmədiyi pozulma naxışları və 0,3 mm-dən dərin künc çipləri daxil olmaqla kritik nasazlıqları etibarlı şəkildə aşkarlayır.

Zımpara izləri, mikro daxilolmalar və kənar bulanıqlığı üçün kontrast həssaslığını artırmaq üçün HDR görüntüləşdirmə

HDR görüntüsü, bir-birinə qarşı olan əksləri və işıqlandırmanın uyğunsuz şəraitini, bir neçə müxtəlif ekspozisiyaları birləşdirməklə həll etməyə kömək edir, bu ümumiyyətlə 120 dB-ə qədər dinamik aralığı təmin edir. Texnologiya, əks halda diqqətə çatmaya biləcək kiçik səthdəki problemləri dəqiq aşkarlayır. Biz 5 mikrometr dərinliyində olan kiçik cilalanma izləri, şüşə ilə tıxanma materialları arasında yapışan narahatçı silikon hissəcikləri və təmizləmə prosesindən sonra qalan narahatcı kimyəvi qalıqlardan danışırıq. HDR-nı sətir üzrə tarama məlumatları ilə birləşdirsəniz, istehsalçılar məhsulların laminasiya olunmasından əvvəl dərhal xətalı məhsulları aşkar edə bilər. Bu kimi erkən aşkarlama, səhvləri daha sonra düzəltməyə sərf olunan vaxt və pulu əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Bəzi zavodlar böyük ölçəkli IGU istehsal xətlərində işin təkrar edilməsi ilə bağlı xərclərin təxminən otuzdan 30 faiz qədər azaldığını bildirirlər.

İn-Lin Şüşə Kənarında Xəta Aşkarlama üçün PLC-Sinxronlaşdırılmış Maşın Görüş Sistemləri

Yuyucudan sonra real vaxt rejimində inteqrasiya: sinxronizasiyanı işə salın, konveyer sürətinin dözümlülüyü (±0,3 m/s) və gecikmə məhdudiyyətləri

Şüşənin yuyulma prosesindən dərhal sonra maşın görmə sistemini yerləşdirmək, lazım olan tempdə hər şeyi davam etdirmək üçün PLC sistemi ilə sıx koordinasiya tələb edir. Trigger sistemləri konveyerin sürətinin artımını və azalmasını idarə etməlidir ki, bu da təxminən plus və ya minus 0,3 metr saniyə dəyişə bilər və bütün bunlar 100 millisaniyədən az olan reaksiya müddətini saxlamaqla baş verməlidir ki, nəzarət bütün prosesi yavaşlatmasın. Mövqe izləmə üçün enkoderlərdən istifadə etməyin həqiqətən yaxşı işlədiyini gördük, üstəlik şüşə səthlərinin əks etdirici xüsusiyyətləri dəyişdikcə uyğunlaşan ağıllı işıqlandırma tənzimləmələri də belədir. 2023-cü ildə avtomatlaşdırılmış IGU xətləri üzrə keçirilən bəzi son testlərə görə, düzgün sinxronizasiyaya malik olmayan köhnə sistemlərlə müqayisədə bu yanaşma aşkarlanmamış defektləri təxminən 34 faiz qədər azaldır. İstehsalçıların bu günlərdə keçid etməsinin mənası aydındır.

12 min annotasiya edilmiş kənar defekt təsvirləri üzərində təlim keçmiş süni intellekt tərəfindən həyata keçirilən semantik seqmentasiya – çatlaqların yerləşməsində 98,2% dəqiqlik

Kənar çatların piksel səviyyəsinə qədər olan bu kiçik mikro çatları tapmaq üçün təxminən 12 min mütəxəssis tərəfindən işarələnmiş şəkillərlə tərbiyə olunmuş dərin öyrənmə modelləri demək olar ki 98 faiz dəqiqliyə çata bilir. Bu sistemlər yarım millimetrdən böyük çiplər kimi ciddi problemlərlə normal kənar dəyişkənliklər arasındakı fərqi demək olar ki hamısını 99% dəqiqliklə ayırmaqda həqiqi peşəkarlıq göstərir. Mümkün etdiyən şey, işıq səthlər ətrafında necə əyilir, mikroskopik çatların kölgə nümunələri və şəkillərin müxtəlif təbəqələrindəki kiçik formalı fərqlər kimi şeylərə baxma yanaşmasıdır. Materialın yoxlama nöqtələrindən dəqiqədə 30 metr sürətlə keçdiyi istehsal şəraitində, bu inkişaf etmiş sistemlər birinci onda bir millimetrdən kiçik çatları qaydalara əsaslanan köhnə üsullardan çox daha yaxşı aşkar edir. Testlər onların əvvəl mövcud olandan təxminən 40% yaxşı nəticə əldə etdiyini göstərir real dünya IGU keyfiyyət yoxlamalarında.

Şüşə kənarının defekt ciddiyyətini təyin etmək üçün çoxmodal sensor birləşməsi

Quruluşlu işıq profiloqramı + maşın görmə: təmassız dərinlik ölçmə (>50 µm) və bucaq meylinin təhlili

Quruluşlu işıq profiloqramı maşın görmə sistemləri ilə birgə işlədikdə, 50 mikrondan çox olan yaraların və mikro-crack-ların dərinliyini ölçə bilər və eyni zamanda yalnız bir dərəcənin hissələri qədər olan bucaq meyllərini müəyyən edə bilər. Bu birləşmə mühəndislərə səth zədələnməsinin ciddiyyəti və materiallardakı vacib gərginlik nöqtələri haqqında tam şəkildə təsəvvür verir. Bu, IGU-nun sərt struktur və istilik tələblərinə cavab verən ardıcıl defekt qiymətləndirməsinə imkan yaradır. Bütün səthlərdə dərinlik ölçmələrini bucaq dəyişiklikləri ilə əlaqələndirməklə istehsalçılar dəqiqədə 15 metrdən artıq sürətlə defektlərin tam qiymətləndirilməsini əldə edirlər. Sadə optik yoxlama metodlarına nisbətən bu yanaşma səhv siqnalları təxminən 40% azaldır və keyfiyyət nəzarətini istehsal mühitində daha etibarlı edir.

Yüksək Sürətli IGU İstehsalında Aşkarlama Dəqiqliyi və Veriminin Balanslaşdırılması

İzolyasiyalı şüşə qutuların avtomatik olaraq hazırlanması baxımından, şüşə kənarlarında defektləri aşkar etmək dəqiqlik və eyni zamanda kifayət qədər sürətli hərəkət etmək arasında optimal balans tapmaqla bağlıdır. Yüksək dəqiqlikli yoxlama sistemlərinin problemi nədir? Bu sistemlər kompüter resurslarını çox tez istehlak edir və konveyer lentlər saniyədə 1,2 metrdən artıq sürətlə hərəkət etdikdə istehsalatda gecikmələr yaradır. Ağıllı istehsalatçılar indi hər bir vahidi 10 millisaniyədən az müddətdə yoxlaya bilən kənar hesablama qurğularına güvənirlər ki, bu da mexaniki rəddetmə sistemlərinin imkanlarını dolanır. Bu sistemlər iş yükünü bir neçə emal nöqtəsinə yayır ki, beləcə 99 faizdən yuxarı dəqiqlik təmin etsin və istehsal xətləri eyni zamanda davamlı işləməyini saxlasın. Bunu düzgün yerinə yetirmək, bütün montaj xəttinin hərəkət sürətinə nisbətən sensorların həssaslığının necə tənzimlənərəsindən asılıdır, çünki heç kim keyfiyyət yoxlamalarının ümumi çıxışı artırmağa kömək etməsi əvəzinə başqa bir tıxac halına gəlməsini istəməz.

SSS

SUAL: İKU istehsalında yüksək dəqiqlikli optik sensorların əhəmiyyəti nədir?

Cavab: Yüksək dəqiqlikli optik sensorlar İKU istehsalında struktur möhkəmliyini və istilik performansını təsir edə biləcək mikroskopik qüsurları aşkar etməyə kömək etdiyi üçün vacibdir.

SUAL: HDR şəkilləri şüşə kənarındakı defektlərin aşkarlanmasına necə təsir edir?

Cavab: HDR şəkilləri müxtəlif işıqlandırmanı birləşdirərək kontrast həssaslığını artırır və başqa halda əldən verilə biləcək kiçik səth problemlərinin aşkarlanmasına imkan verir.

SUAL: Şüşədəki defektlərin aşkarlanmasında PLC-sinxronizasiyalı maşın görmə sisteminin hansı üstünlüyü var?

Cavab: PLC-sinxronizasiyalı maşın görmə sistemləri real vaxt rejimində inteqrasiya təmin edir, konveyer sürətindəki dəyişikliklərlə başa çıxır və daha dəqiq defekt aşkarlanması üçün yoxlama gecikməsini minimuma endirir.

SUAL: Şüşə kənarındakı defektlərin aşkarlanmasında süni intellektə əsaslanan semantik seqmentasiyanın effektivliyi nə qədərdir?

Cavab: Süni intellektə əsaslanan semantik seqmentasiya çatlayışların yerləşməsində 98,2%-ə qədər dəqiqliyə nail olur və ənənəvi üsullarla müqayisədə aşkarlama səviyyəsini əhəmiyyətli dərəcədə artırır.

S: Şüşə kənarının defektlərinin ağırlığını qiymətləndirmədə çoxmodallı sensor birləşməsinin rolu nədir?

C: Strukturlaşdırılmış işıq profiloqrafiyasını və maşın görməsini birləşdirən çoxmodallı sensor birləşməsi, defektlərin ətraflı qiymətləndirilməsi üçün dəqiq təmassız dərinlik ölçməsini və bucaq meylinin təhlilini asanlaşdırır.