CN113118044A - 一种弹条生产过程自动检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种弹条生产过程自动检测方法，包括设置原料检测模块对棒料长度及棒料温度进行检测，并通过分拣机构完成分拣；将合格的棒料进行第一工序加工得到一序工件；设置一序检测模块对一序工件的两直线段长度进行检测，并通过第二分拣机构完成分拣；将合格的一序工件进行二序加工得到二序工件；设置二序检测模块对二序工件的道钉处宽度进行检测；将合格的二序工件进行三序加工得到三序工件；设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，并对三序工件的温度进行检测。本发明实现对弹条扣件每一生产流程分别进行质检，从而确保弹条扣件生产每个环节产出品的质量，并随流水线生产进行检测，极大地提高质检精度以及质检的效率。

Description

一种弹条生产过程自动检测方法

技术领域

本发明涉及弹条生产设备领域，具体涉及一种弹条生产过程自动检测方法。

背景技术

在我国高速铁路和城轨、地铁迅猛发展的大趋势下，六十千克每米钢轨无缝铁路轨道上大量应用Ⅰ型和Ⅱ型弹条扣件，在产能质量生产工艺控制等方面均提出了更高的要求，目前国内外内常规弹条机器人自动化生产线系统是以三台压力机为中心，每一台压力机配套一台机器人，该类产线机器人一般采用3-4台12公斤或20公斤机器人和压力机配套构成生产线，每个机器人既负责上一台压力机的下料还要负责下一台压力机的上料，完成弹条的中转工序；

由于弹条扣件应用于高速铁路、城轨、地铁建设中，对其尺寸、质量的检测极为重要，但现有的检测方法效率较低，检测的精度受人工经验限制，很难与弹条生产工艺流程相结合，为此亟需一种弹条生产过程中的检测方法，配合自动化流水线完成自检，且检测精度高。

发明内容

本发明为解决现有弹条扣件质检不能随流水线自动检测，且质检精度低的问题，提供了一种弹条生产过程自动检测方法，本发明实现对弹条扣件每一生产流程分别进行质检，从而确保弹条扣件生产每个环节产出品的质量，并随流水线生产进行检测，极大地提高质检精度以及质检的效率。

本发明提出一种弹条生产过程自动检测方法，包括：

步骤1：设置原料检测模块对棒料长度及棒料温度进行检测，并通过分拣机构完成分拣，保留合格的棒料；

步骤2：将合格的所述棒料进行第一工序加工得到一序工件；

设置一序检测模块对一序工件的两直线段长度进行检测，并通过第二分拣机构完成分拣，保留合格的一序工件；

步骤3：将合格的所述一序工件进行二序加工得到二序工件；

设置二序检测模块对二序工件的道钉处宽度进行检测，并对二序工件的两肢长度和两肢宽度进行检测；

通过第三分拣机构完成分拣，保留合格的二序工件；

步骤4：将合格的所述二序工件进行三序加工得到三序工件；

设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，并对三序工件的温度进行检测；

通过第四分拣机构完成分拣，保留合格的三序工件。

进一步地，所述步骤1包括：

步骤1.1：在上料定位气缸上设置检测点A、B和C，所述检测点A和检测点B以检测点C为中点对称设置，在检测点A、B和C位置均设置有一个光电传感器；

定义检测点A为正公差界限位置，检测点B 为负公差界限位置；

步骤1.2：使棒料置于检测点A、B和C位置，在检测点A、B和C位置的光电传感器工作，分别判断三个所述光电传感器状态；

若检测点A或检测点B处光电传感器无信号，表示棒料长度不合格；

若检测点A和检测点B处光电传感器均有信号，且检测点C位置光电传感器无信号，表示棒料长度合格；

步骤1.3：分拣机构将不合格的棒料去除，合格的棒料保留，分拣机构设置第一温度传感器，对合格的所述棒料进行温度检测，判断棒料温度是否大于设定温度阈值，

若棒料温度大于设定温度阈值，则分拣机构将所述棒料放置第一工序加工平台；

若棒料温度小于设定温度阈值，则分拣机构将所述棒料去除。

进一步地，所述步骤2包括：

步骤2.1：将合格的所述棒料进行第一工序加工得到一序工件，所述一序工件包括两个对应的趾部G和F以及连接部，两个所述趾部向内弯折，两个趾部与连接部圆弧过渡连接；

步骤2.2：通过一序检测模块对一序工件进行检测，所述一序检测模块设置一个光电传感器，和两个激光测距传感器，所述光电传感器用于感应一序工件放置于一序检测模块检测范围；

两个所述激光测距传感器对称设置，激光测距传感器的光束投射于所述趾部的上端面，定义激光测距传感器的投射点到所述趾部的上端面的距离预设值为H，误差范围为S；

判断激光测距传感器的光束投射于所述趾部的上端面的检测值与预设值H间的差值是否在误差范围S内；

步骤2.3：若所述差值在误差范围为S内，则一序工件为合格；

若所述差值不在误差范围为S内，则一序工件为不合格；

步骤2.4：第二分拣机构保留合格的的所述一序工件，去除不合格的所述一序工件。

进一步地，所述步骤3包括：

步骤3.1：将合格的所述一序工件进行二序加工得到二序工件；所述二序工件呈ω状结构，定义二序工件的道钉处宽度为D和D′；

步骤3.2：设置二序检测模块，所述二序检测模块包括滑台机构和测距传感器，以及光电传感器，所述光电传感器用于感应二序工件放置二序检测模块检测范围；

步骤3.3：将二序工件放置二序检测模块检测位置，滑台机构产生位移，定义滑台机构产生位移的预设值为N，误差范围为L；

判断，滑台机构产生位移，测距传感器的检测值与预设值N的差值是否在误差范围L内；

步骤3.4：若所述差值在误差范围L内，则表示二序工件合格；

若所述差值不在误差范围L内，则表示二序工件不合格；

步骤3.5：通过第三分拣机构保留合格的的所述二序工件，去除不合格的所述二序工件。

进一步地，所述步骤4包括：

步骤4.1：将合格的所述二序工件进行三序加工得到三序工件；

设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，所述三序检测模块包括三维视觉相机，所述三维视觉相机用于对三序工件进行三维参数检测；

步骤4.2：设置三序工件标准图像，

步骤4.3：通过三维视觉相机获取三序工件图像信息，将所述三序工件图像信息与所述三序工件标准图像进行比对，得到三序工件的外形尺寸差值数据E，定义三序工件外形尺寸误差为S，判断三序工件的外形尺寸差值数据E是否在外形尺寸误差范围S内；

步骤4.4：若三序工件的外形尺寸差值数据E在外形尺寸误差范围S内，则表示三序工件外形尺寸合格；

若三序工件的外形尺寸差值数据E不在外形尺寸误差范围S内，则表示三序工件外形尺寸不合格；

步骤4.5：第四分拣机构将不合格的三序工件去除，合格的三序工件保留，第四分拣机构设置有第二温度传感器，对合格的所述三序工件进行温度检测，判断三序工件温度是否大于设定温度阈值，

若三序工件温度大于设定温度阈值，则将所述三序工件进行淬火处理；

若三序工件温度小于设定温度阈值，则表示三序工件不合格，将不合格的所述三序工件去除。

通过上述技术方案，本发明的有益效果为：

本发明设置有原料检测模块、一序检测模块、二序检测模块和三序检测模块，以及与原料检测模块、一序检测模块、二序检测模块和三序检测模块的配合方法，原料检测模块、一序检测模块、二序检测模块和三序检测模块伴随生产线工作，在上一检测模块质检后，产出件才能进行下一工序的加工，从而将检测掺入生产过程中，避免了现有检测方法中在完成生产后进行质检导致检测精度低，不合格品浪费加工能耗及加工时间的问题，同时分工序质检，确保了产出件不会被过度加工从而导致不合格品无法修正的问题，节省了生产原材料。

附图说明

图1示出本发明一种弹条生产过程自动检测方法的流程图；

图2示出本发明一种弹条生产过程自动检测方法的棒料检测示意图；

图3示出本发明一种弹条生产过程自动检测方法的一序工件检测示意图；

图4示出本发明一种弹条生产过程自动检测方法的二序工件检测示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1所示，本发明实施例提出一种弹条生产过程自动检测方法包括：

步骤1：设置原料检测模块对棒料长度及棒料温度进行检测，并通过分拣机构完成分拣，保留合格的棒料；

步骤2：将合格的所述棒料进行第一工序加工得到一序工件；

设置一序检测模块对一序工件的两直线段长度进行检测，并通过第二分拣机构完成分拣，保留合格的一序工件；

步骤3：将合格的所述一序工件进行二序加工得到二序工件；

设置二序检测模块对二序工件的道钉处宽度进行检测，并对二序工件的两肢长度和两肢宽度进行检测；

通过第三分拣机构完成分拣，保留合格的二序工件；

步骤4：将合格的所述二序工件进行三序加工得到三序工件；

设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，并对三序工件的温度进行检测；

通过第四分拣机构完成分拣，保留合格的三序工件。

本实施例中，将检测掺入生产过程中，避免了现有检测方法中在完成生产后进行质检导致检测精度低，不合格品浪费加工能耗及加工时间的问题，同时分工序质检，确保了产出件不会被过度加工从而导致不合格品无法修正的问题，节省了生产原材料。

实施例2

本发明实施例与上述实施例的不同之处在于，本发明实施例对上述实施例1的步骤1进行优化完成棒料长度、温度检测，如图2所示具体的：

步骤1.1：在上料定位气缸上设置检测点A、B和C，所述检测点A和检测点B以检测点C为中点对称设置，在检测点A、B和C位置均设置有一个光电传感器；

定义检测点A为正公差界限位置，检测点B 为负公差界限位置；

步骤1.2：使棒料置于检测点A、B和C位置，在检测点A、B和C位置的光电传感器工作，分别判断三个所述光电传感器状态；

若检测点A或检测点B处光电传感器无信号，表示棒料长度不合格；

若检测点A和检测点B处光电传感器均有信号，且检测点C位置光电传感器无信号，表示棒料长度合格；

步骤1.3：分拣机构将不合格的棒料去除，合格的棒料保留，分拣机构设置第一温度传感器，对合格的所述棒料进行温度检测，判断棒料温度是否大于设定温度阈值，

若棒料温度大于设定温度阈值，则分拣机构将所述棒料放置第一工序加工平台；

若棒料温度小于设定温度阈值，则分拣机构将所述棒料去除。

在本实施例中，三个所述光电传感器的输出端均与PLC控制器的DI端口连接，所述分拣机构为两台6轴工业机器人，PLC控制器与6轴工业机器人通信连接，当PLC控制器的DI端口输入低电平信号时表示检测点处光电传感器被阻挡无信号，按上述步骤1.2完成棒料长度检测，进而PLC控制器控制6轴工业机器人完成棒料分拣。

分拣机构在筛序时通过第一温度传感器对棒料温度进行检测，第一温度传感器连接PLC控制器的AI端口，PLC控制器通信连接工况机，工况机内设置有温度阈值，通过步骤1.3，完成按温度分拣棒料。

实施例3

本发明实施例与上述实施例的不同之处在于，本发明实施例对上述实施例1的步骤2进行优化完成一序工件两直线段长度检测，如图3所示具体的：

步骤2.1：将合格的所述棒料进行第一工序加工得到一序工件，所述一序工件包括两个对应的趾部G和F以及连接部，两个所述趾部向内弯折，两个趾部与连接部圆弧过渡连接；

步骤2.2：通过一序检测模块对一序工件进行检测，所述一序检测模块设置一个光电传感器，和两个激光测距传感器，所述光电传感器用于感应一序工件放置于一序检测模块检测范围；

两个所述激光测距传感器对称设置，激光测距传感器的光束投射于所述趾部的上端面，定义激光测距传感器的投射点到所述趾部的上端面的距离预设值为H，误差范围为S；

判断激光测距传感器的光束投射于所述趾部的上端面的检测值与预设值H间的差值是否在误差范围S内；

步骤2.3：若所述差值在误差范围为S内，则一序工件为合格；

若所述差值不在误差范围为S内，则一序工件为不合格；

步骤2.4：第二分拣机构保留合格的的所述一序工件，去除不合格的所述一序工件。

在本实施例中，所述光电传感器的输出端与PLC控制器的DI端口连接，两个激光测距传感器均与PLC控制器的AI端口连接，PLC控制器通信连接工况机，在工况机内设置距离预设值H和误差范围S；光电传感器动作，PLC控制器接收两个激光测距传感器检测参数，通过工况机进行步骤2.3，从而判断一序工件是否合格；

第二分拣机构为两台6轴工业机器人，与PLC控制器通信连接。

实施例4

本发明实施例与上述实施例的不同之处在于，本发明实施例对上述实施例1的步骤3进行优化完成二序工件道钉处宽度检测，如图4所示具体的：

步骤3.1：将合格的所述一序工件进行二序加工得到二序工件；所述二序工件呈ω状结构，定义二序工件的道钉处宽度为D和D′；

步骤3.2：设置二序检测模块，所述二序检测模块包括滑台机构和测距传感器，以及光电传感器，所述光电传感器用于感应二序工件放置二序检测模块检测范围；

步骤3.3：将二序工件放置二序检测模块检测位置，滑台机构产生位移，定义滑台机构产生位移的预设值为N，误差范围为L；

判断，滑台机构产生位移，测距传感器的检测值与预设值N的差值是否在误差范围L内；

步骤3.4：若所述差值在误差范围L内，则表示二序工件合格；

若所述差值不在误差范围L内，则表示二序工件不合格；

步骤3.5：通过第三分拣机构保留合格的的所述二序工件，去除不合格的所述二序工件。

在本实施例中，光电传感器连接PLC控制器DI端口，所述测距传感器的输出端连接PLC控制器AI端口，PLC控制器通信连接工况机，在工况机内设置滑台机构产生位移的预设值N以及误差范围为L；

作业时，光电传感器动作，PLC控制器接收测距传感器检测参数，通过工况机进行步骤3.4，从而判断二序工件是否合格；

第三分拣机构为两台6轴工业机器人，与PLC控制器通信连接。

实施例5

本发明实施例与上述实施例的不同之处在于，本发明实施例对上述实施例1的步骤4进行优化完成三序工件三维外形尺寸及温度检测，具体的：

步骤4.1：将合格的所述二序工件进行三序加工得到三序工件；

设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，所述三序检测模块包括三维视觉相机，所述三维视觉相机用于对三序工件进行三维参数检测；

步骤4.2：设置三序工件标准图像，

步骤4.3：通过三维视觉相机获取三序工件图像信息，将所述三序工件图像信息与所述三序工件标准图像进行比对，得到三序工件的外形尺寸差值数据E，定义三序工件外形尺寸误差为S，判断三序工件的外形尺寸差值数据E是否在外形尺寸误差范围S内；

步骤4.4：若三序工件的外形尺寸差值数据E在外形尺寸误差范围S内，则表示三序工件外形尺寸合格；

若三序工件的外形尺寸差值数据E不在外形尺寸误差范围S内，则表示三序工件外形尺寸不合格；

步骤4.5：第四分拣机构将不合格的三序工件去除，合格的三序工件保留，第四分拣机构设置有第二温度传感器，对合格的所述三序工件进行温度检测，判断三序工件温度是否大于设定温度阈值，

若三序工件温度大于设定温度阈值，则将所述三序工件进行淬火处理；

若三序工件温度小于设定温度阈值，则表示三序工件不合格，将不合格的所述三序工件去除。

在本实施例中，三维视觉相机与工况机通信连接，工况机内设置三序工件的外形尺寸差值数据E以及外形尺寸误差范围S，通过步骤4.3~4.4完成三序工件三维外形尺寸检测，同理，第四分拣机构为两台6轴工业机器人，第四分拣机构设置第二温度传感器，第四分拣机构在筛序时通过第二温度传感器对三序工件温度进行检测，第二温度传感器连接PLC控制器的AI端口，PLC控制器通信连接工况机，工况机内设置有温度阈值，通过步骤4.5，完成按温度分拣三序工件。

以上所述之实施例，只是本发明的较佳实施例而已，并非限制本发明的实施范围，故凡依本发明专利范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均应包括于本发明申请专利范围内。

Claims (5)

1.一种弹条生产过程自动检测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1：设置原料检测模块对棒料长度及棒料温度进行检测，并通过分拣机构完成分拣，保留合格的棒料；

步骤2：将合格的所述棒料进行第一工序加工得到一序工件；

设置一序检测模块对一序工件的两直线段长度进行检测，并通过第二分拣机构完成分拣，保留合格的一序工件；

步骤3：将合格的所述一序工件进行二序加工得到二序工件；

设置二序检测模块对二序工件的道钉处宽度进行检测，并对二序工件的两肢长度和两肢宽度进行检测；

通过第三分拣机构完成分拣，保留合格的二序工件；

步骤4：将合格的所述二序工件进行三序加工得到三序工件；

设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，并对三序工件的温度进行检测；

通过第四分拣机构完成分拣，保留合格的三序工件。

2.根据权利要求1所述的一种弹条生产过程自动检测方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤1.1：在上料定位气缸上设置检测点A、B和C，所述检测点A和检测点B以检测点C为中点对称设置，在检测点A、B和C位置均设置有一个光电传感器；

定义检测点A为正公差界限位置，检测点B 为负公差界限位置；

步骤1.2：使棒料置于检测点A、B和C位置，在检测点A、B和C位置的光电传感器工作，分别判断三个所述光电传感器状态；

若检测点A或检测点B处光电传感器无信号，表示棒料长度不合格；

若检测点A和检测点B处光电传感器均有信号，且检测点C位置光电传感器无信号，表示棒料长度合格；

步骤1.3：分拣机构将不合格的棒料去除，合格的棒料保留，分拣机构设置第一温度传感器，对合格的所述棒料进行温度检测，判断棒料温度是否大于设定温度阈值，

若棒料温度大于设定温度阈值，则分拣机构将所述棒料放置第一工序加工平台；

若棒料温度小于设定温度阈值，则分拣机构将所述棒料去除。

3.根据权利要求1所述的一种弹条生产过程自动检测方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.1：将合格的所述棒料进行第一工序加工得到一序工件，所述一序工件包括两个对应的趾部G和F以及连接部，两个所述趾部向内弯折，两个趾部与连接部圆弧过渡连接；

步骤2.2：通过一序检测模块对一序工件进行检测，所述一序检测模块设置一个光电传感器，和两个激光测距传感器，所述光电传感器用于感应一序工件放置于一序检测模块检测范围；

两个所述激光测距传感器对称设置，激光测距传感器的光束投射于所述趾部的上端面，定义激光测距传感器的投射点到所述趾部的上端面的距离预设值为H，误差范围为S；

判断激光测距传感器的光束投射于所述趾部的上端面的检测值与预设值H间的差值是否在误差范围S内；

步骤2.3：若所述差值在误差范围为S内，则一序工件为合格；

若所述差值不在误差范围为S内，则一序工件为不合格；

步骤2.4：第二分拣机构保留合格的的所述一序工件，去除不合格的所述一序工件。

4.根据权利要求1所述的一种弹条生产过程自动检测方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤3.1：将合格的所述一序工件进行二序加工得到二序工件；所述二序工件呈ω状结构，定义二序工件的道钉处宽度为D和D′；

步骤3.2：设置二序检测模块，所述二序检测模块包括滑台机构和测距传感器，以及光电传感器，所述光电传感器用于感应二序工件放置二序检测模块检测范围；

步骤3.3：将二序工件放置二序检测模块检测位置，滑台机构产生位移，定义滑台机构产生位移的预设值为N，误差范围为L；

判断，滑台机构产生位移，测距传感器的检测值与预设值N的差值是否在误差范围L内；

步骤3.4：若所述差值在误差范围L内，则表示二序工件合格；

若所述差值不在误差范围L内，则表示二序工件不合格；

步骤3.5：通过第三分拣机构保留合格的的所述二序工件，去除不合格的所述二序工件。

5.根据权利要求1所述的一种弹条生产过程自动检测方法，其特征在于，所述步骤4包括：

步骤4.1：将合格的所述二序工件进行三序加工得到三序工件；

设置三序检测模块对三序工件进行三维检测，所述三序检测模块包括三维视觉相机，所述三维视觉相机用于对三序工件进行三维参数检测；

步骤4.2：设置三序工件标准图像，

步骤4.3：通过三维视觉相机获取三序工件图像信息，将所述三序工件图像信息与所述三序工件标准图像进行比对，得到三序工件的外形尺寸差值数据E，定义三序工件外形尺寸误差为S，判断三序工件的外形尺寸差值数据E是否在外形尺寸误差范围S内；

步骤4.4：若三序工件的外形尺寸差值数据E在外形尺寸误差范围S内，则表示三序工件外形尺寸合格；

若三序工件的外形尺寸差值数据E不在外形尺寸误差范围S内，则表示三序工件外形尺寸不合格；

步骤4.5：第四分拣机构将不合格的三序工件去除，合格的三序工件保留，第四分拣机构设置有第二温度传感器，对合格的所述三序工件进行温度检测，判断三序工件温度是否大于设定温度阈值，

若三序工件温度大于设定温度阈值，则将所述三序工件进行淬火处理；

若三序工件温度小于设定温度阈值，则表示三序工件不合格，将不合格的所述三序工件去除。

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