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一體化孔板流量計推進劑智能化檢選係統

作者: 來源: 發布時間:2019-10-28 16:46:23

    摘要:為解決人工檢選 一體化孔板流量計推進劑藥管尺寸與外觀質量存在的問題,對 一體化孔板流量計推進劑智能化檢選係統進行設計。提出圖像檢測技術的自動化智能檢選方案,采用基於圖像檢測方式檢測藥管尺寸和外觀缺陷,利用專用仿真和分析工具對係統進行分析,對智能檢選係統的數據采集進行統計分析,結合推進劑機器視覺檢選技術,得出智能檢選係統的實施效果。應用結果表明:該設計可提高產品質量和保障產品安全高效生產,有一定的實用參考價值。

    引言
    智能製造是全球製造業發展趨勢。近年來,德國的“工業 4.0”、我國的“中國製造 2025”發展戰略均將數字化、智能化、網絡化作為製造業的主要發展內容和目標[1]。采用先進和穩定的工藝技術,使用智能和高效的數字化生產設備,全過程采集產品生產數據和質量檢測數據,實現產品生產過程的實時質量監測[2],推進兵器行業由傳統生產方式向數字化智能生產方式的轉型升級,以提升行業數字化、智能化製造技術水平。

    目前,一體化孔板流量計推進劑檢選工序對推進劑藥管尺寸與外觀質量的檢選采用人工的方式。操作人員靠肉眼檢查藥管是否存在缺陷。這種簡單重複的檢測方式勞動強度大,人眼極易疲勞,長時間工作容易出現錯檢、漏檢現象,zui終影響產品質量。另外,該類推進劑機械感度極高,人與藥麵對麵操作,使得操作人員一直處於危險的環境中,給安全生產帶來較大隱患。為此,急需設計開發一種可靠、智能化的檢測方案。

    1 一體化孔板流量計推進劑智能檢測方案
    一體化孔板流量計推進劑藥管需要檢測包含長度、外徑、直線度等參數。傳統的檢測方式是采用長度樣板、直徑模等。這種檢測方式隻能定性判定產品是否合格,無法顯示具體數值,很難對產品質量數據進行大批量統計分析。藥管外觀缺陷識別、檢測采用人工目視方式,不具備數據采集和統計功能,不能適應智能化裝備的設計要求。

    國內智能製造領域專家北京航空航天大學劉強教授提出:智能製造有“三要三不要”原則,不要在落後的工藝基礎上搞自動化,不要在落後的管理基礎上搞信息化,不要在不具備數字化網絡化基礎時搞智能化[3]。針對上述設計要求,筆者采用基於圖像檢測方式檢測藥管長度,首先相機係統采集推進劑藥管照片,計算機專用圖像處理軟件智能檢測尺寸,設置長度合格範圍,對長度進行量化分選,例如標準的藥管(106 mm≤L≤112 mm)判定為合格。筆者基於圖像檢測方式識別、檢測藥管尺寸和外觀缺陷,計算出缺陷的尺寸大小,當出現超過驗收規範規定的麻點、劃痕、馬蹄度、裂痕、氣孔等缺陷時,直接判為不合格品。采用電子秤稱量的方式進行質量在線檢測。對所有采集的數據進行存儲,便於後續統計分析。采用上述原理設計的 一體化孔板流量計推進劑尺寸和外觀質量檢選方案如圖 1 所示。

 

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    推進劑藥管檢測係統主要由步進式物流機構、上料機構、長度檢測工位、外徑檢測工位、外觀缺陷檢測工位、質量檢測工位、剔廢機構、電氣控製係統等部分組成。主要用於完成推進劑藥管自動排序與上料、長度檢測、外徑檢測、缺陷檢測、質量檢測和不合格品自動分選等功能。單次同時檢測 2根推進劑藥管。

    2 係統的 3 維仿真和分析
    首先,筆者針對推進劑智能檢選方案建立如圖1 所示的 3 維模型,利用西門子 NX Motion simulation recurdyn 等專用的仿真和分析工具對係統 3 維模型進行仿真分析,包含機構設計與動力學分析、控製傳動電機驅動等機電係統設計、機電一體化分析、機構有限元分析、疲勞耐久性分析、結構優化、模態分析等,使係統在設計階段進行產品驗證,減少對物理原型的依賴,減少係統加工後期返工的時間和成本損失。

    3 一體化孔板流量計推進劑檢選係統的智能化設計
    與傳統生產線相比,智能化生產線的特點主要體現在感知、互聯和智能 3 個方麵。感知指對生產過程中的各種不同類型數據的感知和采集,並進行實時監控;互聯指生產線所涉及的產品、工具、設備、人員互聯互通,實現數據的整合和交換;智能指在大數據和人工智能的支持下,實現製造全流程的狀態預知和優化。

    推進劑智能檢選係統的數據采集包含 2 方麵的內容:1) 產品數據,推進劑的長度、外徑、直線度、質量、外觀瑕疵的種類數量;2) 係統本身的狀態參數,例如設備的電壓、功率、氣源壓力、流量、電機的轉速、生產節拍、供料數量等。

    這些數據的采集依靠傳感器來實現,並傳遞給控製計算機。例如,推進劑的長度、外徑等參數依靠智能相機來拍照,再通過專用軟件實現對產品尺寸的檢測,推進劑質量依靠稱重傳感器來讀取。設備的電壓功率依靠電量傳感器來采集,壓力流量依靠壓力表、流量計來采集,電機的轉速通過變頻器來采集[4]。

    數據采集僅僅是實現係統智能化的基礎,對這些數據進行邏輯分析才是智能化的關鍵。例如對推進劑長度、外徑及外觀缺陷等數據進行統計分析,並將處理結果及時反饋給推進劑成型工序,指導技術人員優化工藝參數,不斷提高產品實物質量。

    4 推進劑機器視覺檢選技術
    推進劑尺寸和外觀機器視覺檢選是智能化設計中的關鍵。

    推進劑檢選主要包括藥形尺寸檢測、藥管外觀質量識別及剔除。開展機器視覺自動化檢選技術研究,包括推進劑穩定成像,消除成像畸變造成的測量誤差,完成藥管長度、外徑等尺寸的精確檢測,剔除不符合要求的藥管。推進劑尺寸檢測精度控製在 10 µm 以內。為了提高采用圖像技術進行尺寸檢測的精度,需要探討適合產品尺寸檢測的光源類型和照明方式,以提高成像對比度,zui大化感興趣區域的特征,同時抑製其他幹擾特征,比如反光、毛刺等。根據不同部位尺寸檢測的需要,采用環形照明、背光照明等多種光源方式成像。

    開展外觀質量圖像識別係統研究,包括推進劑360°全麵成像機理、缺陷標準建立、外觀缺陷特征提取等,對推進劑藥管外觀質量缺陷進行在線識別與剔除。藥管外觀質量識別是該係統研究的難點與重點。外觀成像後,運用內嵌智能圖像處理算法實現圖像的處理,包括濾波、圖像對比度增強、自適應閾值處理等,達到對外形尺寸的準確檢測。推進劑外形及外觀圖像處理流程如圖 2 所示。

 

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    5 檢選係統的智能維護保障
    先進的生產線維護保障技術是降低製造成本、增加效益zui直接、zui有效的途徑。對於集成度和產能要求更高的智能生產線,單點的故障和意外停機有可能導致生產線的整體癱瘓,所以智能化維護技術是未來發展製造服務業的重要方向。生產線的維護保障既包括針對單台設備的在線監測、故障診斷和預警,又包括針對生產線整體運行情況的統計、分析及優化等。

    與傳統維護維修方法相比,智能維護是一種主動的按需監測維護模式。為避免部分傳感器老化、易損件磨損所形成的設備故障,可以統計設備的運行時間,在設備運行一定年限時,主動在人機界麵上提示更換相應的元器件,從而減少設備故障的發生。

    此外,在推進劑智能檢選設備上安裝到位檢測、扭矩限製器、電機保護器等裝置[5]。設備發生故障時,裝置能夠檢測到故障部位、顯示故障信息和排除故障方法,使維護人員能迅速找到故障點,排查故障。智能故障報警顯示界麵如圖 3 所示。

 

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    6 結束語
    以推進劑為代表的火炸藥裝備智能生產線的建設既要有專業特色,又要有一定的產品針對性。智能生產線的建設不能盲目追求全自動化和智能化,應以需求牽引。物料配送、適應性加工、智能生產、在線監測、誤差補償、成形過程實時監控、動態生產管控將是智能生產線的建設重點,需根據實際情況有所側重。

    從已經實施的部分智能生產線建設的效果來看:首先突破了智能化的共性關鍵基礎技術,例如裝備的設計全麵采用實體建模、虛擬裝配和數字樣機,大幅度減少了工程設計、調試、交付階段的工作量,提升了開發效率;然後產品質量數據的及時在線采集、分析和調控,嚴格的產品質量檢驗,提高了產品質量;zui後實現合理安排生產線作業計劃、精確管控製造執行過程、科學決策、及時處置生產異常,保障產品高效生產。

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