เนื่องจากโอริงสร้างซีลที่แน่นหนาและป้องกันการรั่วไหล จึงมีความสำคัญต่อความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และความน่าเชื่อถือของยานพาหนะ การใช้งานนี้เน้นที่การตรวจสอบโอริงขั้นสุดท้ายหลังจากกระบวนการขึ้นรูป การอัดรีด และการตกแต่ง
มีข้อบกพร่องในการผลิตเกิดขึ้นอะไรบ้าง?
ข้อบกพร่องในการผลิตโอริงทั่วไป ได้แก่:
| ข้อบกพร่อง | รายละเอียด | ผลพวง |
|---|---|---|
| แฟลช | วัสดุส่วนเกินที่เกิดจากเชื้อราไม่ปิดสนิท | ประสิทธิภาพการปิดผนึกลดลง |
| ความไม่สมบูรณ์ของพื้นผิว | รอยแตก รอยขีดข่วน รอยถลอก รอยบาก รอยบุ๋ม | ประสิทธิภาพการปิดผนึกลดลง |
| การบ่มที่ไม่สมบูรณ์ | การบ่มสารประกอบยางที่ไม่เหมาะสม | ทำให้วัสดุอ่อนเกินไป |
| การบ่มจนเกินไป | โอริงโดนความร้อนมากเกินไป | ทำให้ยางแข็งเกินไปจนเกิดรอยไหม้และรอยแตกร้าว |
| เส้นแบ่งที่ไม่เหมาะสม | การจัดตำแหน่งที่ไม่ถูกต้องหรือเส้นที่มองเห็นได้ในรอยต่อเส้นแบ่งที่ครึ่งหนึ่งของแม่พิมพ์โอริงมาบรรจบกัน | ประสิทธิภาพการปิดผนึกลดลง |
| การปนเปื้อน / สิ่งที่รวมอยู่ | มีวัสดุแปลกปลอมฝังอยู่ในโอริงระหว่างการผลิต | จุดอ่อนและจุดที่อาจเกิดความล้มเหลว |
ข้อบกพร่องเหล่านี้อาจขัดขวางความสมบูรณ์ของซีล ส่งผลให้เกิดความล้มเหลวก่อนเวลาอันควร เนื่องจากซีลโอริงช่วยให้ระบบและส่วนประกอบที่สำคัญทำงานได้อย่างปลอดภัยและเหมาะสมที่สุด จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้ผลิตจะต้องใช้มาตรการควบคุมคุณภาพและกระบวนการตรวจสอบที่เข้มงวดเพื่อตรวจจับ แก้ไข และป้องกันข้อบกพร่องเหล่านี้
อย่างไรก็ตาม ข้อบกพร่องของโอริงอาจตรวจจับได้ยาก เนื่องจากความแปรผันของพื้นผิวและทิศทางของชิ้นส่วนบนสายการผลิตอาจทำให้ระบบภาพแบบเดิมตรวจจับข้อบกพร่องได้ยากอย่างสม่ำเสมอ ส่งผลให้ชิ้นส่วนมีการใช้งานมากเกินไป
ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีปริมาณมาก จำเป็นต้องตรวจสอบโอริงอย่างรวดเร็วเพื่อให้ทันกับอัตราการผลิต ผลิตภัณฑ์ระบบภาพสำหรับเครื่องจักรแบบเดิมอาจไม่สามารถตามทันเวลาในรอบการทำงานที่กำหนดได้
โซลูชั่น
UnitX's AI-powered การตรวจสอบสามารถตรวจจับข้อบกพร่องของโอริงได้อย่างมีประสิทธิภาพในกรณีที่โซลูชันอื่นใช้ไม่ได้
ครั้งแรกที่ OptiX ระบบถ่ายภาพจะทำการส่องและถ่ายภาพโอริง จากนั้น CorteX Central แพลตฟอร์ม AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อบกพร่องของโอริง ในที่สุดโมเดล AI เหล่านั้นจะถูกนำไปใช้งาน CorteX Edge ระบบอนุมานเพื่อตรวจจับและจำแนกข้อบกพร่องแบบอินไลน์
นอกจากนี้ ผู้ผลิตยังสามารถใช้ CorteX AI เพียงอย่างเดียวได้หากมีระบบถ่ายภาพอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น หากผู้ผลิตต้องการตรวจจับข้อบกพร่องของโอริงภายใน เช่น สิ่งปนเปื้อน/สิ่งเจือปนที่ฝังอยู่ในวัสดุโอริง ผู้ผลิตสามารถใช้ CorteX AI เพียงอย่างเดียวและผสานเข้ากับเครื่องสแกนเอกซเรย์และซีทีที่มีอยู่เพื่อการตรวจจับข้อบกพร่องที่ได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว
ทำไม UnitX เพื่อการตรวจสอบโอริงใช่ไหม?
OptiX ให้ภาพที่เหนือกว่าซึ่งเพิ่มการมองเห็นข้อบกพร่องให้สูงสุด มีแหล่งกำเนิดแสงที่ควบคุมได้อิสระ 32 แหล่ง ซึ่งสามารถปรับให้เหมาะสมสำหรับพื้นผิวโอริงและข้อบกพร่องต่างๆ ได้ด้วยซอฟต์แวร์ และการออกแบบโดมแสงยังรองรับมุมตกกระทบที่แหลมมากของแสงที่ฉายออกมา ทำให้แม้แต่ข้อบกพร่องเล็กๆ ก็ยังเกิดเงาซึ่งทำให้มองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
CorteX ตรวจจับข้อบกพร่องที่ซับซ้อนและสุ่มได้อย่างแม่นยำ ระบบจะทำการปรับค่าความแปรปรวนของตำแหน่งและทิศทางโดยอัตโนมัติ และตรวจจับข้อบกพร่องได้อย่างละเอียดถึงระดับพิกเซล ช่วยลดผลบวกปลอมที่นำไปสู่การเสียของและสินค้าที่สูญเปล่า
CorteX รองรับการพัฒนา การปรับใช้ และการวนซ้ำของโมเดล AI อย่างรวดเร็วโมเดล CorteX AI มีประสิทธิภาพในการสุ่มตัวอย่าง เนื่องจากต้องใช้รูปภาพเพียงไม่กี่ภาพเพื่อฝึกอบรมเกี่ยวกับประเภทข้อบกพร่องใหม่
UnitX เพิ่มผลผลิตให้เหมาะสมที่สุด ใน CorteX สามารถปรับเกณฑ์คุณภาพและแสดงภาพผลกระทบต่อผลผลิตก่อนนำการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นไปใช้ในการผลิต ข้อมูลการตรวจสอบทั้งหมดสามารถอ้างอิงได้ในแพลตฟอร์มกลางเดียวเพื่อให้ผู้ผลิตวิเคราะห์และระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุงกระบวนการ
UnitX ให้การตรวจสอบแบบรวดเร็วแบบอินไลน์ 100% OptiX มี LED สว่างและความเร็วในการจับภาพที่รวดเร็วถึง 1 เมตรต่อวินาทีเพื่อการถ่ายภาพความเร็วสูง และ CorteX Edge รองรับความเร็วในการอนุมานสูง (สูงถึง 100 MP) เพื่อส่งออกการตัดสินใจ OK/NG ได้อย่างรวดเร็ว พร้อมสื่อสารการตัดสินใจนั้นอย่างราบรื่นผ่านการบูรณาการกับ PLC, MES และระบบ FTP หลักทั้งหมด
ผู้ผลิตที่ใช้ UnitX เพื่อทำให้การตรวจสอบโอริงเป็นแบบอัตโนมัติสามารถทำได้ดังนี้:
- ป้องกันการรั่วไหลของคุณภาพที่ส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยและสมรรถนะของรถยนต์
- ลดเศษวัสดุโดยลดอัตราการปฏิเสธที่ผิดพลาดซึ่งมักเกิดขึ้นกับระบบภาพเครื่องจักรแบบดั้งเดิม
- ปรับปรุงผลผลิตโดยวิเคราะห์ข้อมูลการผลิตและคุณภาพเพื่อโอกาสในการปรับปรุงกระบวนการ
- ตรวจสอบอัตโนมัติตามความเร็วของการผลิตเพื่อเพิ่มผลผลิตการผลิตโอริง
UnitX ตัวอย่างการตรวจสอบแบบเจาะลึก
ในตัวอย่างนี้ เราตรวจสอบโอริงเพื่อดูข้อบกพร่องที่พื้นผิว
การถ่ายภาพ
อันดับแรกเราใช้ OptiX เพื่อถ่ายภาพโอริง เพื่อให้แน่ใจว่าเราจะจับภาพได้ทั้งส่วนที่ชำรุดและส่วนที่ปกติ
องค์กร
ต่อไปเราใช้ CorteX Central เพื่อฝึกโมเดลของเรา เราสร้างฉลากสำหรับข้อบกพร่องสามประการ ได้แก่ รอยแตก (รอยแตกร้าวบนพื้นผิวของโอริง) รอยเจาะ (รอยบุ๋มบนพื้นผิวของโอริง) และรอยไหม้ (รอยไหม้จากการบ่มนานเกินไป)
จากนั้นเราจึงติดป้ายข้อบกพร่องเหล่านั้นในรูปภาพที่เราถ่ายไว้ OptiX, ใช้เพียง:
- ภาพ 4 NG สำหรับการแยกข้อบกพร่อง
- ภาพ 3 NG สำหรับรอยเจาะ
- ภาพ 1 NG สำหรับข้อบกพร่องการเผาไหม้
- 1 ภาพโอเค
เนื่องจากอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ของ CorteX และจำนวนรูปภาพที่ต้องใช้ไม่มากในการฝึกโมเดล AI จึงใช้เวลาเพียง 12 นาที 3 วินาทีในการติดฉลากข้อบกพร่องทั้ง XNUMX รายการ
การตรวจพบ
จากนั้นเราจึงนำโมเดล AI เหล่านั้นไปใช้งาน CorteX Edge เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องบนโอริงใหม่ ส่งผลให้สามารถตรวจจับและจำแนกข้อบกพร่องทั้งสามประการของเราได้อย่างแม่นยำ
