ni.com/cms/images/casestudies/avrimagea.jpg" rel="lightbox[gallery]" title="在去除之后，機器人會用NI 1722智能照相機隨機檢查表面缺陷，比如裂痕，壓痕，擦痕以及在表面的加工痕跡。">

去除之后，機器人會用NI 1722智能照相機隨機檢查表面缺陷，比如裂痕，壓痕，擦痕以及在表面的加工痕跡。

“通過使用NI硬件和軟件，我們可以用先前開發的解決方案實現材料移除和檢測解決方案的無縫結合。”

為了能自動去除毛刺并為飛機引擎的渦輪機翼進行檢查，AV&R Vision & Robotics設計了使用六軸機器人的系統操控機翼，從而將兩個關鍵操作結合在一起。首先，我們用特定的工具選擇去除機翼毛刺，為零件的楔形榫頭去除毛刺并在每一邊創建一個橈骨。接著，我們設計了一個用來進行表面檢測的視覺系統，它可以檢測零件并在零件序列號的基礎上記錄數據，這些數據同時可以被視覺系統讀取。

起初，我們為一個大型的OEM飛機引擎制造商開發系統。在磨削操作后，操作人員將機翼裝載入工作單元中。另外，我們設計了可編程化的系統，這樣我們就可以方便地將其用在許多其它毛刺去除和檢測應用中，例如：扳手、植入式醫療設備、手術工具、汽車零部件以及其它航空航天引擎零部件等消費品中。

自動實現毛刺去除和檢測工序

以前，操作人員使用毛刺檢測工具來檢查和去除復雜、精密度極高的渦輪機翼的毛刺，從而對零件進行精加工。接著，通過人工檢查機翼的方式以確保零件在容許偏差的范圍內。我們開發了一個可以自動實現這兩步工序的單元，這樣，每個零件在離開這個單元后都可以獲得期望的質量。

將零件加載入這個單元后，系統初始化，機器人將零件從固定裝置中撿起并將其放到毛刺去除站中，該站可以除去從每個機翼根部開始出現的各種毛刺，打破每一邊，并根據圖紙規格在特定的邊緣處創建一個橈骨。

毛刺去除工序后，機器人將機翼呈現在NI 1722 智能相機前以檢查諸如刻痕、凹陷、劃痕之類的隨機表面缺陷，并在重要的表面上作上標記。在NI視覺開發模塊中，使用微粒分析工具按類型將缺陷進行分類。此外，視覺系統通過使用NI光學字符識別(OCR)算法將序列號讀出。檢查完之后，將已去除毛刺的零件放置于單元的輸出處，并把它移到下一步生產工序中。

在精加工和檢測單元里，我們使用了兩種NI產品。對視覺系統和表面檢測而言，我們選擇了NI 1722智能相機是因為它具有工業設計和靈活性。我們還使用labview/zhs">LabVIEW實現檢測和用戶界面。用LabVIEW開發人機界面( HMI)，這可以使操作人員快速掌握系統所處的狀態，看出待檢查的零件和處理每個零件時的統計量。操作人員還能夠檢查視覺系統前的零件，觀察強調處理零件數量和狀態的計數器(合格/不合格)，并把每一步檢測工序的結果反饋到HMI上。

成功開發零件精加工和檢測系統

通過使用NI硬件和軟件，我們可以用先前開發的解決方案實現材料移除和檢測解決方案的無縫結合。

目前NI已全面推出LabVIEW Robotics 2009，用于自主地面機器人系統的設計、原型與發布，更多信息請訪問www.ni.com/robotics/zhs。

作者信息:
Michael Muldoon
AV&R Vision & Robotics
michael.muldoon@avr-vr.com