Câmaras de Machine Vision na Indústria Automóvel

No atual panorama competitivo da indústria de fabrico, machine vision câmaras na indústria automóvel desempenham um papel fundamental no avanço do controlo de qualidade e da inspeção. Desde a deteção de defeitos microscópicos até à verificação da aplicação de pintura, estes sistemas ajudam os fabricantes a alcançar maior eficiência e a reduzir o desperdício de materiais. Este artigo explora como uma configuração de machine vision baseada em Infravermelhos Próximos (NIR) com tecnologia VA Imaging’s componentes de alto desempenho foi implementado com sucesso para inspecionar peças automóveis com precisão incomparável.

Câmaras de Machine Vision na Indústria Automóvel

Inspeção de Defeitos Automóveis com Imaging NIR

Na indústria automóvel, a machine vision e a imagem NIR (infravermelho próximo) estão a transformar a forma como os fabricantes detetam e analisam defeitos. Estas tecnologias permitem que os sistemas de inspeção vejam para além da luz visível, revelando fissuras, inconsistências no revestimento e irregularidades na superfície que a iluminação tradicional frequentemente não deteta.

Ao integrar iluminação NIR e câmaras industriais, os fabricantes podem alcançar maior precisão, consistência e eficiência nos processos de controlo de qualidade. Garantindo que até as mais pequenas imperfeições são identificadas antes de as peças chegarem à montagem.

Câmaras de Machine Vision para Defeitos Automóveis

A câmara industrial é fundamental para detetar pequenos defeitos, tais como características de 1.3 mm, em grandes campos de visão e componentes em movimento.

A imagem NIR de alta resolução realça imperfeições superficiais invisíveis sob iluminação padrão, enquanto os obturadores global reduzem o desfoque de movimento.

A resolução e as taxas de fotogramas adequadas garantem uma inspeção precisa e consistente, constituindo o núcleo de um sistema de machine vision NIR fiável para o controlo de qualidade automóvel.

Example picture NIR Camera scratched car door

Especificações Técnicas

Interface USB3 Vision
Resolução 2592x2048
Tipo de Shutter Global Shutter
Cor/Monocromática Mono
Número da peça ME2P-530-72U3M-NIR

Seleção de Lente Industrial para Deteção de Defeitos NIR

Para a configuração de inspeção automóvel, a lente VA-LCM-25MP-08MM-F2.8-110 foi selecionada com base no Campo de Visão necessário a uma distância de trabalho de 651 mm.

A lente machine vision permitiu a deteção de defeitos tão pequenos como 1,3 mm, mantendo simultaneamente uma imagem nítida e sem distorção, demonstrando a importância da escolha correta da lente na inspeção automóvel baseada em NIR.

Especificações Técnicas

Resolução (megapíxel) 25
Distância focal (mm) 8
Formato de imagem/círculo 1.1"
Distância mínima do objeto (MOD) - Máx. 100 mm - Infinito
Montagem C

Iluminação LED NIR para Machine Vision automóvel

Utilizando o Spot Light IR, o sistema melhorou a deteção de fissuras, defeitos de superfície e problemas ocultos de revestimento, incluindo pintura irregular e camadas incorretas. Os spots LED NIR aumentaram a precisão e a consistência, tornando-o altamente eficaz para o controlo de qualidade automóvel e a inspeção de superfícies.

Características Principais dos Spots LED NIR VA-SL-90x80-IR:

  • Tipo de iluminação: LED de infravermelho próximo (NIR)
  • Tamanho do spot: 90 × 80 mm
  • Aplicação: Inspeção de peças automóveis, deteção de defeitos
  • Vantagens: Contraste melhorado, melhor penetração dos revestimentos, inspeção melhorada de pintura/revestimento
  • Ideal para: Fissuras, contaminações, irregularidades estruturais, inconsistências de revestimento

Daheng Imaging SDK para deteção de defeitos NIR Machine Vision

Para a vertente de software do sistema de inspeção, foi utilizado o Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) Daheng Imagem para gerir o controlo da câmara e a integração do sistema. Este SDK fornece uma plataforma flexível que permite aos engenheiros configurar facilmente parâmetros essenciais, como o tempo de exposição, frame rate e as definições de processamento de imagem , garantindo a aquisição de imagens consistente e precisa.

Uma vez que o SDK Daheng Imagem suporta várias linguagens de programação, incluindo Python, proporciona uma integração perfeita com o ambiente de software existente da aplicação. Isto permitiu integrar a configuração de machine vision de forma eficiente, mantendo simultaneamente o controlo total sobre o desempenho e a funcionalidade.

Daheng Imaging SDK

Visão NIR para Inspeção Precisa

Para melhor ilustrar o desempenho do sistema num ambiente de fabrico automóvel, esta secção destaca os principais objetivos de inspeção e resultados alcançados utilizando a configuração de machine vision baseada em NIR.

O sistema foi concebido para:

  • Detetar aplicação irregular de tinta, ajudando a identificar variações no brilho e na espessura do revestimento.
  • Identificar contaminantes de superfície que poderiam afetar o acabamento e a qualidade do produto.
  • Revelar microfissuras e irregularidades de superfície que são frequentemente invisíveis em condições de iluminação padrão.

Ao implementar uma solução de machine vision NIR que combina imaging de alta resolução e iluminação infravermelha, o fabricante alcançou uma deteção de defeitos mais rápida, maior precisão de inspeção e uma redução significativa do desperdício de material durante a produção.

Utilização da Configuração NIR noutras Aplicações da Indústria Automóvel

Para além da inspeção de fissuras, pintura e revestimento, este tipo de configuração pode ser utilizado em várias outras aplicações automotivas, tais como:

Com uma configuração de machine vision bem aconselhada, muitos problemas podem ser resolvidos na indústria automóvel, ao mesmo tempo que se obtém uma vantagem em termos de eficiência.

A configuração pode ser utilizada para identificar defeitos internos em componentes não metálicos.

Identificação de possíveis fraturas, fissuras e amolgadelas

Pode ser utilizado para inspecionar se a soldadura foi corretamente concluída.

Deteção de inconsistências e irregularidades na composição e estrutura.

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