비전 시스템으로 베어링 어셈블리 검사
비전 시스템은 베어링 결함을 실시간으로 감지하여 품질을 보장하고 생산 장비의 유지 관리가 필요할 때 기술자에게 경고합니다. 사진 제공: 연합군 비전
Manta는 다양한 센서와 기능을 갖춘 Allied Vision의 가장 다재다능한 GigE Vision 카메라입니다. 사진 제공: 연합군 비전
롤러 베어링의 케이지는 원심력, 충격 및 진동을 견딜 수 있도록 설계되었습니다. 사진 제공: 연합군 비전
롤러 베어링은 현대 기계의 중요한 구성 요소입니다. 베어링이 작동 중일 때 케이지는 특히 고속으로 회전하는 복잡한 하중에서 원심력, 충격 및 진동을 견딜 수 있어야 합니다. 케이지와 구름체 사이의 미끄럼 마찰로 인해 상당한 열이 발생합니다. 힘과 열의 결합으로 인해 케이지가 고장날 수 있습니다. 화상을 입거나 깨질 수도 있습니다.
결과적으로 베어링 제조업체는 재료, 정밀도 및 생산 기술에 대한 엄격한 요구 사항을 가지고 있습니다.
표준 이하의 베어링 케이지는 마모된 금형과 불안정한 연삭 장비로 인해 생산될 수 있습니다. 이러한 문제는 내부 링, 외부 링, 롤러 슬롯, 클립 표면 및 리브의 플래시, 그을음 및 긁힘과 같은 결함으로 나타납니다. 비전 시스템은 이러한 결함을 실시간으로 감지하여 품질을 보장하고 생산 장비의 유지 관리가 필요할 때 기술자에게 경고할 수 있습니다.
중국의 선도적인 롤러 베어링 및 선형 모션 제품 제조업체가 이를 수행하기 위해 비전 시스템이 필요했을 때 회사는 현지 자동화 공급업체인 Suzhou M-vision Electronic Technology Co. Ltd.에 도움을 요청했습니다. Suzhou M-vision은 자동차, 광전지, 반도체를 포함한 다양한 산업의 제조 라인을 위한 머신 비전 시스템 개발을 전문으로 합니다.
이 경우 Suzhou M-vision은 생산 중에 베어링 케이지의 내부 및 외부 링에서 결함을 감지하는 임무를 맡았습니다. 사이클타임은 0.4초에 불과하다. 결함을 정확하게 보고 감지하려면 카메라의 이미지 품질과 속도가 높아야 합니다. 다양한 브랜드의 카메라를 테스트하고 촬영된 모든 이미지의 품질과 안정성을 비교한 후 Suzhou M-vision은 Allied Vision의 5메가픽셀 Manta G-505 카메라 두 대를 선택했습니다.
이 카메라에는 산업용 이미징 및 검사와 같은 다양한 응용 분야에 적합한 강력한 0.67인치 Sony ICX625 이미지 센서가 장착되어 있습니다. 초당 15개 이미지의 프레임 속도로 애플리케이션의 이미징 요구 사항을 완벽하게 충족합니다. 또한 이 시스템에는 베어링 케이지의 외부 및 내부 링의 선명한 이미지를 촬영하기 위한 OPTO 핀홀 렌즈 PCHI 023 및 OPTO 주변 중심 렌즈 PC 23030XS가 포함되어 있습니다.
Manta는 다양한 센서와 기능을 갖춘 Allied Vision의 가장 다재다능한 GigE Vision 카메라입니다. 모듈식 개념 덕분에 엔지니어는 PoE(Power-over-Ethernet) 지원, 다양한 광학 필터, 각진 헤드 구성 및 보드 수준 변형을 포함한 광범위한 하드웨어 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.
시스템 비용을 최적화하기 위해 Manta 카메라는 단일 케이블을 지원하고 이더넷 케이블을 통한 제어도 지원합니다. 또한 정밀 시간 프로토콜을 활용하면 여러 대의 카메라를 정확하게 동기화할 수 있습니다. 기능에는 자동 노출, 게인 및 화이트 밸런스가 포함됩니다.
베어링 제조업체는 다이캐스트 케이지와 몰딩 케이지라는 두 가지 유형의 베어링 케이지를 만듭니다. 두 가지 모두 롤러를 베어링 내에 유지하면서 롤러를 격리하고 안내할 수 있습니다. Suzhou M-vision은 베어링 케이지의 내부 및 외부 링의 결함을 감지하기 위해 특별히 소프트웨어를 개발했습니다.
“M-Vision 베어링 케이지 감지 시스템은 생산 오류율을 크게 향상시켰습니다. 또한 이는 베어링 제조업체가 적시에 장비 유지 관리를 수행하여 제품 품질을 지속적으로 유지하도록 상기시켜 줍니다.”라고 M-vision의 기술 이사인 Cheng Xiuqing은 말합니다. “우리가 Allied Vision Manta 카메라를 선택한 주된 이유는 고품질 이미지를 캡처할 수 있는 능력 덕분에 제품 품질을 신속하게 판단할 수 있고 이미지 품질을 반복해서 확인할 필요가 없기 때문입니다.
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