【行业案例】汽车总装底盘自动化检查 | 机器人自主上下料，实现产线的全自动化运输

工艺介绍

课题

解决方案

通过边缘位置计算，首先定义垫片正确安装状态下的边缘位置X轴和Y轴的坐标点。之后的每一个都与此坐标值进行对比，一旦坐标值出现偏差则判断为NG。

同样的，通过边缘位置计算，首先定义正确安装状态下的边缘位置X轴和Y轴的坐标点。之后的每一个也与此坐标值进行对比，一旦坐标值出现偏差则说明卡子并未安装到位，判断为NG。

除了边缘位置计算之外，亦可通过观察颜色面积，例如图中的白色卡子，首先定义正确安装状态下白色面积的大小。之后的每一个，都观察并对比画像中白色所覆盖的面积值，一旦出现偏差则说明卡子并未安装到位，判断为NG。

控制系统

1、通过欧姆龙的NJ/NX系列作为逻辑控制系统，与TM协作机器人进行通讯指挥检查工作。

2、ZS系列位移传感器检查汽车底盘位置，告知PLC。

3、FH系列图像处理系统读取车型条码信息，将检查结果一一对应上传至PLC，PLC上传服务器。

实现价值

1、提高成品品质

FROM：人员检测易疲劳，存在漏检、误检情况，正确率95%

TO：通过FH系列视觉处理系统，100%全检，无漏检、误检情况

2、提高生产效率

FROM：人员检测强度大，员工疲劳导致生产效率降低

TO：机器人路径、检测时间与产线匹配，生产效率提高两成

3、安全防护

FROM：人员的动作与牵引链的运行存在交集，有安全隐患

TO：使用欧姆龙TM协作机器人，无需安装护栏也能满足周边作业人员的安全

【经营层】

■ 解决传统人工对于汽车底盘零部件检查时，生产性低，误检率高、且存在安全隐患的课题，通过导入图像处理系统与Robot，生产性成倍提升。

【管理层】

■ 无需人手操作，完全由Robot完成操作，有效避免了安全事故的发生几率。

■ 三汽车底盘零部件检查的高度自动化，可减少对操作人员的投入，也更便于管理。

【工程师层】

■ 只需简单拖拽便能建立程序，无需掌握编程语言技能，机器人即可自动完成操作。

■ 只需将各种处理项目追加到流程中即可生成基本的图像处理程序，无需编程。