关键词:
短尾拉铆钉
工艺质量检测
计算机辅助装配
传感器技术
图像识别
摘要:
随着中国轨道车辆制造行业的飞速发展,铁道车辆企业对车辆装配工艺质量在线监控系统和质量问题追溯体系有着越来越迫切的需求。虽然计算机辅助装配技术在高速动车组等高端产品中已有很多应用,但在货运列车中大量使用的拉铆钉装配工艺中,还是大量依赖操作人员的经验技术,铆接质量检测则是依靠“目测”的方式来完成,不仅效率低、成本高,已无法适应铁道货车制造行业的发展要求。基于此,论文提出一种铆接质量在线监控和离线分析诊断系统解决方案。通过图像识别及传感器技术,完成对多源数据的采集、分析、储存,实现多种组装生产线下的工艺质量曲线数据处理,工艺质量在线判定和实时预警,以及铆接位置识别和质量追溯等功能。本文对新型智能铆接设备及质量监测系统的硬件组成和软件开发等内容展开研究,完成了系统的研制,在现场应用中证明了系统的有效性。论文根据短尾拉铆销结构特点和装配工艺过程,结合国内外铆接设备的应用现状,在分析了国内外对铆接质量检测的基础上,为了实现拉铆钉质量检测的自动化、实时性、质量问题的可追溯性,设计了一种利用图像识别及传感器技术的计算机辅助检测系统。在分析了现有转K6型转向架制动杠杆拉铆钉装配工艺后,构建了智能铆接系统的系统构架,并在此基础上完成了系统的机械结构、电气控制系统设计、传感器的选型等工作。系统软件基于LabVIEW编程平台,采用模块化的开发思路,通过对系统功能层次划分,实现系统分层控制,便于软件模块化开发。本文分别给出了泵站自动化控制系统设计方案、铆接数据获取及铆接质量判定体系建立过程、图像采集系统设计方案及其他功能的实现方案,并给出了系统软件的交互界面的设计。作为系统软件质量追溯体系建立的核心部分,重点比较了4种基于铆接位置判定的图像识别方法的优劣,分别是基于Hough变换的轮廓提取法、基于Harris/Sift/Suft特征提取的图像融合及图像识别法、基于Histogram特征及BP神经网络的图像识别以及基于开源工具Zbar的条形码/二维码的识别算法,并最终选择了第3种方案。最后,在某车辆厂和某车辆段进行的设备和系统调试和试运行试验,证明了该方案的可行性。该系统的研制成功为铁路货车的质量保障体系建立提供了一种可行的工艺装备。