当前位置: 首页 > news >正文

中科米堆CASAIM机加工件来料尺寸自动化三维测量方案

随着制造业向智能化转型,XX公司现有的人工检测方式已难以满足生产需求。当前加工件来料尺寸检测存在的问题:

精度:人工卡尺测量误差±0.1mm,导致轴承/齿轮等精密部件装配合格率仅92.3%(参考2024年质检报告数据)

效率滞后:单件检测耗时45秒,产线日均积压300+待检件,严重影响JIT生产节奏

数据断层:纸质记录难以追溯,2024年Q3因尺寸偏差引发的客户投诉中,38%无法精准定位责任工序在工业。

XX公司针对机加工件来料尺寸检测的精度与效率需求,引入光学自动化三维测量系统实现对传统人工检测的技术升级。中科米堆CASAIM自动化三维测量系统整合激光智能3D测量技术与自动化流程,以0.01mm的重复测量精度和每秒2,000,000点的扫描速率,建立起覆盖全生产批次的质量控制闭环。

00:24

核心测量单元采用蓝光三维测量技术,通过机械臂搭载高精度光学传感器,自动完成复杂曲面的数据采集。相较于传统三坐标测量机,自动化三维测量系统将单个工件的检测时间从45分钟压缩至3分钟以内,且支持钛合金、铝合金等不同材质工件的表面反光抑制。对直径300mm的航空发动机叶片进行自动化三维测量时,系统识别出0.02mm的轮廓度偏差,较人工检测的漏检率降低82%。

自动化三维测量系统工作流程:

通过智能定位装置实现工件的自动装夹与基准校准,其次由蓝光扫描头完成多视角三维数据采集,后经分析软件自动生成包含GD&T参数的检测报告。特别开发的机加工件专用算法库,可自动识别孔位、槽宽、倒角等多个典型加工特征,测量结果直接对接MES系统实现质量数据追溯。在满负荷运行状态下,系统日均检测能力达400件,误判率控制在0.3%以下。

为适配不同生产场景,自动化三维测量系统提供柔性化配置方案。某汽车零部件供应商通过集成自动蓝光三维测量模块与AGV运输系统,实现了从来料入库到检测完成的全程无人化作业。质量数据看板实时显示CPK值等关键指标,帮助企业对供应商质量水平进行动态评估。

当前自动化三维测量系统已成功应用于航空航天、汽车制造、精密模具等领域,累计完成超过12万件机加工件的自动化三维测量。据实践数据,采用智能三维测量方案的企业,其来料检验综合成本降低57%,质量问题追溯周期缩短90%。随着测量算法持续优化,自动化三维测量系统将逐步扩展至复合材料、增材制造等新兴领域的质量检测场景。

http://www.dtcms.com/a/317339.html

相关文章:

  • 第十八天:C++进制之间的转换
  • 机器学习算法篇(六)贝叶斯算法
  • 基于php的个人健康管理系统设计与实现/vue/php开发
  • Leetcode题解:739每日温度,用单调栈解决问题!
  • LeetCode 91~110题解
  • Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在工业物联网设备故障预测与智能运维中的应用(384)
  • 自动驾驶系统的网络安全风险分析
  • 力扣经典算法篇-45-回文数(数字处理:求余+整除,字符串处理:左右指针)
  • 【2025.08.06最新版】Android Studio下载、安装及配置记录(自动下载sdk)
  • Java 使用动态代理和反射实现字段变更跟踪
  • 一种基于潜在表征的轻量级无人机热成像超分辨率网络
  • Linux systemd 系统管理:systemctl 控制服务与守护进程
  • Redis集群核心原理与实战解析
  • Pytest项目_day04(Python做接口请求)
  • PyTorch生成式人工智能(26)——使用PyTorch构建GPT模型
  • 语言模型的多个agent
  • Java学习第一百一十部分——CI/CD
  • 输电线路防外破声光预警装置 | 防山火/防钓鱼/防施工安全警示系统
  • vue中reactive()和ref()的用法
  • FluentUI的介绍与使用案列
  • 组合期权:股票担保策略
  • Suno API V5模型 python源码 —— 使用灵感模式进行出创作
  • 从原理图到PCB的布局
  • 优选算法1
  • 学习资料推荐
  • 商用音乐素材获取:素材平台、AI制作与版权考量
  • 如何将照片从POCO手机传输到Mac电脑
  • OpenAI GPT-OSS:首个可在笔记本上运行的推理模型
  • 科技云报到:Agent应用爆发,谁成为向上托举的力量?
  • 微算法科技(NASDAQ:MLGO)利用鸽群分散算法,提高区块链交易匹配算法效能