Welche Kontrollpunkte benötigen automatisierte visuelle Inspektionstechnologie an einer Montagelinie?

Von Huang Xiaolei | Benlong Automation

Beim Umgang mit einer Niederspannungsleitung führt die Lieferung von minderwertiger Qualität durch das Versenden von Leistungsschaltern mit falsch eingestelltem Silberkontakt, verdrehten Bauteilen oder unlesbarem Laser-Code zur sofortigen Einstellung der Geschäftstätigkeit. Über viele Jahre war der einzige Schutz gegen solche Fehler ein guter Bediener mit scharfem Blick und einer robusten Lampe. Solche Praktiken werden jedoch mit dem erhöhten Produktionsvolumen von Hunderttausenden Einheiten pro Monat und strengeren Qualitätsanforderungen aus dem Außenhandel ineffizient. Daher verlassen sich die Hersteller von Leistungsschaltern und Zählern ausschließlich auf die automatisierte visuelle Inspektionstechnologie.

Zweck dieses Dokuments ist es, zu erklären, was die oben genannte Technologie beinhaltet, in welchen Fällen sie am vorteilhaftesten ist und wie man ein System erstellen kann, das eine Fehlererkennung ohne Ausschuss guter Produkte ermöglicht. Es werden vier Punkte behandelt, die den Ertrag bei der Herstellung von Leistungsschaltern und Zählern stark beeinflussen: Bauteilorientierung, Qualität des Silberkontakts, Ergebnisse der automatischen Montage und Qualität der Laserbeschriftung.

Was ist automatisierte visuelle Inspektionstechnologie?

Im einfachsten Fall, ersetzt die maschinelle Sichtprüfung eine menschliche Beurteilung durch eine Kamera und einen Computer. Ein Teil gelangt in eine Station, kontrollierte Beleuchtung hebt das interessierende Merkmal hervor, eine oder mehrere Kameras erfassen ein Bild, und die Software vergleicht das Gesehene mit einem definierten Standard. Innerhalb von Millisekunden gibt das System ein Urteil zurück: bestanden, nicht bestanden oder Nacharbeit, und signalisiert der Linie, die gute Einheit weiterzuleiten oder die schlechte umzuleiten. Dieselbe Technologie wird auf dem Fabrikboden oft als automatisierte optische Inspektion, oder AOI bezeichnet und in chinesischen Elektrikwerken üblicherweise als CCD-Visuelle Inspektion, implementiert, benannt nach den CCD-Sensoren (Charge-Coupled Device) in den Kameras.

Die wesentliche Veränderung liegt nicht in der Kamera, sondern in der getroffenen Wahl. Eine Person, die während einer Schicht zehntausend Leistungsschalter prüft, trifft zehntausend Entscheidungen. Dennoch sinkt die Entscheidungsfähigkeit selbst eines kompetenten Prüfers innerhalb weniger Stunden Arbeit auf ein Minimum. Zum Beispiel trifft ein Vision-System seine Entscheidung auf dieselbe Weise beim ersten und millionsten Gerät. Zusätzlich registriert es im Gegensatz zum Menschen die Ergebnisse aller Prüfungen anhand des Barcodes des Geräts und erstellt so eine Qualitätsgeschichte, die nachverfolgt werden kann.

Warum manuelle Inspektion nicht mithalten kann

Es gibt drei Nachteile der manuellen visuellen Inspektion. Sie ist langsam, da ein Mensch jeweils nur einen Aspekt betrachten kann und jedes einzelne Teil physisch anheben, drehen und wieder ablegen muss. Sie ist inkonsistent, da Ablenkung, Beleuchtung und Stimmung die Leistung während der Schicht und zwischen den Bedienern beeinflussen. Schließlich ist sie vage, weil die Bewertung durch einen Menschen keine Beweise hinterlässt, wodurch es unmöglich ist festzustellen, welche Produkte inspiziert wurden oder einen Fehler im Feld mit der Inspektion zu verbinden. Alle diese Einschränkungen zusammen führen zu einer messbaren Fehlerquote auf einer Hochgeschwindigkeits-Produktionslinie, das heißt der Anzahl der Defekte, die unbemerkt durchgehen, wodurch der Gewinn durch Rücksendungen und zusätzliche Prozesse minimiert wird. Die Ökonomie hinter unserem MCB-Inspektionsförderer bringt den Punkt klar auf den Punkt: Die Verlagerung der Inspektion von einer manuellen Werkbank zu einer automatisierten, datenprotokollierten Linie ist der Hauptgrund für die Effizienzsteigerung.

Vier Kontrollpunkte, an denen die automatisierte visuelle Inspektion ihren Wert beweist

Vision ist dort am wertvollsten, wo ein Fehler günstig zu erkennen und teuer zu übersehen ist. Auf einer Schalter- oder Zählerlinie stechen vier solche Kontrollpunkte hervor. Ein Fehler, der beim Zuführen erkannt wird, kostet nur einen Bruchteil des gleichen Fehlers, der erst nach der Endmontage entdeckt wird, wenn der bereits im Gerät eingebaute Wert verloren ist..

Bauteilorientierung beim Zuführen

Die meisten kleinen elektrischen Teile kommen in großen Mengen zur Linie und werden von einem Vibrationsschalentrichter getrennt. Das Problem ist, dass ein Trichter die Teile in der Orientierung präsentiert, in der die Schwerkraft sie liefert, und viele Komponenten sehen von vorne und hinten fast identisch aus. Ein falsch eingesetztes Teil ist eine der häufigsten Ursachen für eine fehlerhafte Baugruppe weiter unten im Prozess. Orientierungserkennung löst dies, indem eine Kamera über der Zuführstrecke angebracht wird: Das System liest die Vorder- und Rückseite jedes Teils beim Passieren und lehnt oder zirkuliert jedes falsch ausgerichtete Teil zurück, bevor es das Montagefach erreicht. Da die Prüfung beim Zuführen erfolgt, verbraucht das falsch ausgerichtete Teil keinen Stationszyklus oder Befestiger. Unser MCB visuelles automatisches Niet-Erkennungssystem wendet genau dieses Prinzip an, indem es hochauflösende Kameras und Bildverarbeitungssoftware verwendet, um die Position und Einstellung jedes Teils so schnell wie etwa eine Sekunde pro Pol zu bestätigen, während unser intelligentes MCB Montage-Stopp-System je nach Teil entweder eine visuelle oder faseroptische Erkennung von fehlerhaften Zuführungen bietet.

Silberpunkt-Qualität beim Zuführen

Der Silberpunkt ist eine wesentliche Komponente eines Leistungsschalters und gehört auch zu den teuersten Teilen in der Stückliste. Wenn ein Silberkontakt oder ein Bimetallnieten in einem rissigen, verzogenen, zu kleinen oder kontaminierten Zustand in die Anlage gelangt, führt dies zu einem Schalter, der den Kontaktwiderstandstest nicht besteht oder, noch schlimmer, überhitzt. Daher ist es wirtschaftlich sinnvoll, Silberkontakte im Zuführprozess vor dem Schweißen zu inspizieren, was auch die Schweißqualität verbessert, da defekte Silberkontakte in diesem Stadium erkannt werden. Die Inspektion erfolgt mit einer Vision-Station und umfasst die Überprüfung der Abmessungen, Form und Oberfläche jedes Kontakts, bevor er geschweißt wird. Diese Inspektion passt natürlich zum Schweißen: unsere Silberpunkt- und statische Kontakt-Automatik-Schweißmaschine integriert eine Qualitätsprüffunktion, die die Schweißnaht selbst überwacht, während der breitere Kontext der Präzisionsschweißung von Silberkontakten in unserer Übersicht über was Automatisierung für die elektrische Fertigung bedeutet. behandelt wird. Zusammen schließen Vor- und Nachschweiß-Vision den Kreis bei der wichtigsten Verbindung im Produkt.

Überprüfung des Ergebnisses der automatischen Montage

Die visuelle Nachinspektion bestätigt, dass eine automatisierte Station tatsächlich das getan hat, was sie tun sollte. Obwohl Automatisierung zuverlässig ist, ist sie nicht narrensicher: Eine Schraube kann fehlen oder nicht an der richtigen Position sein; eine Feder kann nicht korrekt sitzen; die Abdeckung kann hervorstehen; und ein Anschluss kann verbogen sein. Eine Kamera, die nach wichtigen Montagevorgängen positioniert ist, überprüft das Vorhandensein, die Position und die Platzierung anhand eines guten Referenzstandards und markiert eine Einheit als nicht konform, wenn sie diesem Standard nicht entspricht. Dies verwandelt eine Montagestation von einem offenen in ein geschlossenes System, da die Produktionslinie sofort erkennt, wenn etwas außerhalb der Spezifikation liegt, anstatt dies erst am Ende der Produktion während der Endprüfung zu entdecken. Benlong integriert diese Art der Inline-Prüfung durchgehend in seine Linien; unsere Automatische Montage- und Inspektionslinie für Halbleiterrelais verknüpft mehrere CCD-Prüfungen zwischen den Montageschritten, sodass ein Defekt an der Station erkannt wird, die ihn verursacht hat, und nicht bis zum Ende der Linie weitergetragen wird. Inspektion der Laserkennzeichnung nach der Codierung.

Jeder Leistungsschalter, Zähler und Ladegerät verlässt die Fabrik mit aufgedruckten oder lasergekennzeichneten Informationen: Marke, Nennwert, Pole, Normen, Chargencode und oft ein Data-Matrix- oder QR-Code zur Rückverfolgbarkeit. Wenn diese Markierung fehlt, falsch platziert, schwach oder fehlerhaft ist, ist die Einheit unverkäuflich und, wenn der Code unlesbar ist, nicht rückverfolgbar.

Die Laserkennzeichnungsinspektion. verwendet Vision direkt nach der Markierungsstation, um zu überprüfen, ob der korrekte Inhalt vorhanden, lesbar und richtig positioniert ist, und um die Lesbarkeit eines 2D-Codes zu bewerten. Da die Markierung eine der letzten Operationen ist, verhindert ein hier entdeckter Fehler, dass eine fertige Einheit mit einem Defekt ausgeliefert wird, den ein Kunde zuerst sehen würde. Unsere Automatische Laserkennzeichnungsanlage für Leistungsschalterroboter MCB Roboter automatische Laserbeschriftungsanlage integriert die CCD-Inspektion direkt in die Markierzelle, sodass die Markierung im selben Moment überprüft wird, in dem sie angebracht wird.

Wie die Technologie im Hintergrund funktioniert

Sie besteht aus vier Teilen, und alle vier Komponenten müssen zusammenarbeiten, damit das System effektiv ist. Zuerst gibt es den Beleuchtungsaspekt. Eine angemessene Beleuchtung ist entscheidend, um den Defekt sichtbar zu machen, daher ist ein gut beleuchtetes, schwer zu lösendes technisches Problem viel besser als ein schlecht beleuchtetes, das einfach erscheint. Dann nehmen die Kamera und das Objektiv das Bild auf; die Auflösung ist proportional zur Größe des zu erkennenden Defekts. Sobald das Bild aufgenommen wurde, wird eine Software zur Analyse verwendet, wobei die Analyseoptionen von Messungen basierend auf Mengenvergleichen gegen die Toleranz bis hin zur Inspektion gegen das Goldmuster oder der Verwendung von Deep-Learning-Modellen reichen. Schließlich führt das System seine Operation aus, indem es das Ergebnis (Bestanden/Nicht bestanden) an den Liniencontroller sendet und das Ergebnis im MES-System protokolliert.

Das ultimative Ziel eines effizienten automatisierten visuellen Inspektionssystems ist sicherzustellen, dass die getroffene Entscheidung korrekt und nicht schön ist. Die Genauigkeit des Systems wird durch die Falsch-Ablehnungsrate bestimmt, also den Prozentsatz guter Produkte, die als schlecht klassifiziert wurden. Wenn das System zu streng eingestellt ist, werden gute Produkte abgelehnt, was bedeutet, dass die Bediener ständig durch falsche Messalarme unterbrochen werden; wenn es nicht streng genug eingestellt ist, werden fehlerhafte Produkte nicht erkannt.

Regelbasierte, Goldmuster- oder KI-gestützte visuelle Übereinstimmung – die Methode passend zum Defekt

Nicht jeder Defekt wird am besten mit derselben Lösung erkannt, und die Methode bestimmt die Kosten und Zuverlässigkeit einer Station. Die regelbasierte Messung ist die beste Technik, wenn das Problem dimensional und klar definiert ist, zum Beispiel die Überprüfung, ob ein Niet im richtigen Positionsfenster befestigt ist oder ein Kontakt eine erforderliche Dimension erreicht. Sie ist schnell und verständlich und kann leicht validiert werden, da jede Entscheidung eine Zahl und Toleranz hat. Der Goldmustervergleich eignet sich zur Messung von Merkmalen, die innerhalb einer einzelnen Messung schwer zu definieren, aber im Vergleich zu einem bekannten guten Objekt leicht zu erkennen sind, wie das Aussehen eines montierten Pfostens. Deep-Learning-Visionssysteme sind für die schwierigsten Aufgaben anwendbar, also extreme Oberflächendefekte, Flecken oder variable Defekte, die durch gewöhnliche Regeln nicht effektiv abgedeckt werden können, indem sie die Grenze zwischen defekten und perfekten Teilen anhand von Beispielen erlernen. Die reale Produktion ist üblicherweise eine Kombination der genannten Techniken, wobei einfache Prüfungen wie die Messung einfacher Parameter mit klassischen Methoden lösbar sind und ML-Modelle nur für mehrdeutige Probleme verwendet werden, da jede Lerntechnik eine gewisse Verarbeitung und Feinabstimmung erfordert, die bei einfachen Methoden vermieden werden kann.

Es ist notwendig, die Grenzen zwischen den Fähigkeiten der visuellen Inspektion und der Funktionstests klar zu definieren. Die visuelle Inspektion bewertet das Erscheinungsbild einer Einheit und bestimmt, ob die Komponente vorhanden, an der richtigen Position, unbeschädigt, korrekt positioniert und richtig identifiziert ist. Die visuelle Inspektion liefert jedoch keine Informationen darüber, ob der Leistungsschalter in der Lage ist, bei den erforderlichen Werten auszulösen oder den Hochspannungstest zu bestehen. Diese Probleme können durch funktionale und elektrische Testanlagen gelöst werden, die Lasten anlegen und das Verhalten der getesteten Komponente verstehen können. Die effizientesten Unternehmen versuchen, beide Prozesse nacheinander einzusetzen, um sichtbare und mechanische Defekte durch die visuelle Inspektion zu beseitigen und die teuren Testprozesse für die Geräte vorzubehalten, die frei von sichtbaren Defekten sind. Die Verwendung der visuellen Inspektion als Ersatz für die Funktionsprüfung ist ein falscher Ansatz, da sie unterschiedliche Fehler finden und in verschiedenen Prozessphasen eingesetzt werden.

Was die automatisierte visuelle Inspektion für Hersteller von elektrischen Produkten bietet

Der ROI der visuellen Inspektion ist in vielen Aspekten spürbar. Zunächst verbessert sich der Ertrag, da die Probleme von der Maschine an der Station gefunden werden, an der sie aufgetreten sind, und nicht erst in den Endprüfbereichen. Die Fehlerquote wird reduziert, was bedeutet, dass weniger Artikel zurückgeschickt werden müssen und weniger Garantieansprüche erfüllt werden müssen. Der Durchsatz steigt, da die visuellen Tests gleichzeitig mit dem normalen Herstellungsprozess durchgeführt werden, wodurch die Notwendigkeit manueller Inspektionen entfällt. Die manuelle Arbeit wird von der wiederholenden Inspektion auf komplexere Aufgaben verlagert, und für Exporteure nach Indien, Türkei und Brasilien ist es besonders wichtig, dass jede Inspektion aufgezeichnet wird und den erforderlichen Bericht für jedes Produkt liefert.

Der finanzielle Nutzen wird leicht erkennbar, wenn man an die Kosten eines entgangenen Defekts denkt. Das Gewinnen einer Komponente, die während der Zuführungsphase falsch positioniert ist, verursacht nur die Kosten für die erneute Zuführung, während das Erkennen des Defekts in der letzten Phase zur Reparatur mehrerer Komponenten führen kann, und wenn der Defekt den Kunden erreicht hat, entstehen erhebliche finanzielle Verluste und Probleme für das Unternehmen. Die visuelle Inspektion verlagert den Fehlerfindungsprozess nach vorne, um ihn so kostengünstig wie möglich zu machen, weshalb Hersteller mit hohem Volumen sie als Kernsystem und nicht als zusätzliche Verbesserung betrachten.

Wie man ein automatisiertes visuelles Inspektionssystem spezifiziert

Die Wahl des richtigen Vision-Systems erfordert eine klare Kommunikation mit Ihrem Ausrüstungsanbieter im Voraus. Seien Sie bereit, Informationen zu diesen Aspekten bereitzustellen, bevor Sie ein Angebot anfordern.

① Defektliste. Nach welchen Defekten suchen Sie? Stellen Sie eine Liste der zu erkennenden Defekte mit realen Beispielen bereit, da kein System ordnungsgemäß funktioniert, wenn es nicht darauf trainiert ist, Defekte zu erkennen.
Minimale Merkmalgröße. Der kleinste Defekt bestimmt die Kamerauflösung und Optik.

② Zykluszeit. Legen Sie das Tempo basierend auf Ihrer Betriebszeit fest. Ihre Taktzeit definiert die Geschwindigkeit, mit der die Kamera das Bild aufnimmt, die Informationen verarbeitet und über das Inspektionsergebnis entscheidet.

④ Produktvarianten. Wenn Sie mehrere Produktsets, Varianten oder Namen produzieren, lassen Sie Ihren Lieferanten einen Wechsel auf Basis von Rezepturen bereitstellen.

⑤ Akzeptable Falsch-Ablehnungsrate. Bestimmen Sie akzeptable Falsch-Ablehnungswerte, damit das erforderliche Lichtdesign und die Schwellenwertkalibrierung definiert werden können.
Beleuchtung und Umgebung. Silberne Oberflächen, schwarze Gehäuse und glänzende Etiketten führen zu konkreten Beleuchtungsanforderungen.

⑥ Informationen und Nachverfolgung. Bestimmen Sie die zu protokollierenden Informationen, Methoden zur Verbindung zwischen Ergebnissen und Barcode sowie weitere Verbindungen.

⑦ Integration und Entfernung. Definieren Sie den Prozess zur Ablehnung fehlerhafter Einheiten und zur Weiterleitung guter Produkte.

Häufige Fehler vermeiden

Die meisten Ausfälle bei der Bildverarbeitung sind auf einige wenige Fehler zurückzuführen, die wir vollständig hätten vermeiden können. Der erste ist die Investition in Kameras, wo in Beleuchtung investiert werden sollte, da höher auflösende Sensoren eine dunkle Szene nicht verbessern können. Der zweite häufige Fehler ist die Definition der Bildverarbeitung anhand einer unklaren Fehlerliste und das Verwundern, warum der Fehler nicht gefunden wurde, den niemand erwähnt hat. Der dritte Fehler ist das Übersehen des Umrüstprozesses, sodass eine Linie, die zwanzig Produkte unabhängig voneinander verarbeiten kann, bei jedem Wechsel manuell neu eingestellt werden muss. Der vierte Fehler ist die Behandlung der Falsch-Ablehnungsraten als nachträglichen Gedanken, was selbst ein großartiges System in eines verwandelt, das Bediener lernen zu ignorieren. Schließlich ist das am weitesten verbreitete Beispiel, die Bildverarbeitung am Ende anzubringen, anstatt Bildverarbeitungspunkte in den Prozess zu integrieren.

Inspektion in die Linie integrieren, nicht aufsetzen

Im Laufe der Jahre hat sich die automatische Inspektionstechnologie von einem Luxus-Add-on zu einer Standardkomponente für Hersteller von Niederspannungs-Elektroprodukten entwickelt. Erfolgreich sind jene Produzenten, die Bildverarbeitung zum richtigen Zeitpunkt einsetzen, also am Zuführer, am Montageplatz, am Markierkopf, um zu verhindern, dass fehlerhafte Geräte die Produktionsstätte verlassen. Richtig eingesetzt wirft die Bildverarbeitung nicht nur fehlerhafte Produkte weg, sondern generiert Daten, die helfen, die gesamte Produktionslinie konform zu halten und den Kunden ein Produkt mit vollständiger Nachverfolgungshistorie zu liefern.

Benlong Automation hat seit 2008 automatisierte Bildverarbeitungstechnologie mit CCD und hochpräziser Vision entwickelt, beginnend mit der Nietprüfung und Silberkontakten in der Zuführphase, abschließend mit der Inspektion nach Montage und Markierung, wobei alle Betriebsphasen automatisch im MES-System protokolliert werden.
Wenn Sie also eine neue Produktionslinie einrichten oder einfach die automatisierte Bildverarbeitung in Ihrer Produktion implementieren möchten, helfen wir Ihnen gerne dabei.