Verbesserung der Montagegenauigkeit mit Augmented Reality Guidance und fortschrittlicher Farberkennung
Die Integration von Augmented-Reality-Anleitungen mit Bildverarbeitung (Machine Vision) kollaborativer Automatisierung optimiert selbst die komplexesten manuellen Montageprozesse und verbessert die Effizienz und Genauigkeit in der Fertigung.
In dieser Demonstration bietet Projizierte Augmented Reality LightGuide visuelle Anleitung schrittweise visuelle Anleitung Bildverarbeitung (Machine Vision) AI Bildverarbeitung (Machine Vision) für Verifizierung. Gleichzeitig unterstützt ein KUKA LBR iisy Cobot den Bediener bei der präzisen Klebstoffapplikation.
Hier projiziert das System digitale Arbeitsanweisungen direkt auf den Arbeitsplatz und führt den Bediener durch Aufgaben wie das Aufsetzen von Deckeln, das Einsetzen von Sicherungen und das Anziehen von Schrauben. Ein integrierter 3D-Sensor die korrekte Ausrichtung der Teile, während eine fortschrittliche Farberkennung sicherstellt, dass die Sicherungen genau platziert werden. Das System erkennt Fehler, wie z. B. das Einsetzen von Sicherungen an der falschen Stelle oder die Auswahl von Teilen aus dem falschen Behälter, und gibt Feedback, um den Bedienern zu helfen, Fehler zu korrigieren.
Während des Schraubvorgangs wird ein sichtbarer Countdown-Timer auf die Arbeitsfläche projiziert, der den Bedienern hilft, ein effizientes Tempo beizubehalten. Die Mitarbeiter haben die Möglichkeit, den Countdown bei Bedarf anzuhalten, sodass sie die Aufgabe in ihrem eigenen Tempo ausführen können, während das System weiterhin Daten zur Schrittzeit und Gesamtzykluszeit erfasst. Diese integrierte Funktion gewährleistet sowohl Qualität Anpassungsfähigkeit, sodass die Bediener in ihrem eigenen Tempo arbeiten können und gleichzeitig die Prozessoptimierung unterstützt wird.
Durch die Kombination von Augmented-Reality-Anleitungen mit bildbasierter Inspektion und kollaborativer Automatisierung können Hersteller eine bessere Prozesskontrolle und Qualität zuverlässig höhere Qualität erzielen.
