CN115922713B - 一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法 - Google Patents
一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115922713B CN115922713B CN202211567674.0A CN202211567674A CN115922713B CN 115922713 B CN115922713 B CN 115922713B CN 202211567674 A CN202211567674 A CN 202211567674A CN 115922713 B CN115922713 B CN 115922713B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- mechanical arm
- detected
- configuration
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 35
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 19
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 15
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000005498 polishing Methods 0.000 claims description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 241000274582 Pycnanthus angolensis Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013329 compounding Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000011087 paperboard Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Automobile Manufacture Line, Endless Track Vehicle, Trailer (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及汽车整车检测技术领域，解决了车身配置零件容易造成外观检验偏差，影响汽车整车装配质量的技术问题，尤其涉及一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法，包括以下步骤：S1、通过检测系统获取检测工位上待检测车辆的车辆信息；S2、根据车辆信息查询ERP系统并显示待检测车辆的对应配置信息，对应配置信息包括待检测车辆对应的标准配置零部件的模板示例图片和型号；S3、通过多机械臂协同对待检测车辆整车的不同部位进行多机械臂协同规划路径。本发明将机器视觉技术与机械臂协同系统应用于整车配置防错检测，可提高汽车整车配置防错检测的精度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及汽车整车检测技术领域，尤其涉及一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法。
背景技术
随着汽车消费多元化的日益增加，汽车制造企业不断丰富现有的车型配置以满足不同顾客的需求。同一生产线生产的车型配置及种类逐步增加，总装零部件的种类也越来越多。
传统的对汽车整车配置防错主要依靠人工视觉检查的方法，这样不仅检测过程慢，耗费大量的人力，而且对于多种车型及不同配置的混线生产方式及相似外观特征的车身配置零件容易造成外观检验偏差，这就影响了汽车整车装配的质量。随着计算机视觉测量的发展，提出了固定机位的视觉检测方案，但在一定程度上缺乏灵活性，对车身曲面或视角影响等不能进行良好地检测。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法，解决了车身配置零件容易造成外观检验偏差，影响汽车整车装配质量的技术问题，本发明将机器视觉技术与机械臂协同系统应用于整车配置防错检测，可提高汽车整车配置防错检测的精度和效率。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案，一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法，包括以下步骤：
S1、通过检测系统获取检测工位上待检测车辆的车辆信息；
S2、根据车辆信息查询ERP系统并显示待检测车辆的对应配置信息，对应配置信息包括待检测车辆对应的标准配置零部件的模板示例图片和型号；
S3、通过多机械臂协同对待检测车辆整车的不同部位进行多机械臂协同规划路径；
S4、根据多机械臂协同规划路径建立多机械臂之间的相对轨迹关系对车身不同位置采集图像得到实际配置信息，实际配置信息包括待检测车辆装配零部件的实际拍摄图片和型号；
S5、将实际配置信息与对应配置信息进行对比并发出PIC信号至控制系统；
若控制系统收到的PIC信号为正确信号，则配置正确结束；
若控制系统收到的PIC信号为错误信号，则配置错误，将车辆转运至待检区位由人工进行检测复核。
进一步地，在步骤S3中，通过多机械臂协同对待检测车辆整车的不同部位进行多机械臂协同规划路径，具体过程包括以下步骤：
S301、根据整车处于检测工位内的位置坐标与其相对于机械臂位置的空间相对位置关系，解算出车身待检测区域的位置坐标，采用RRT算法与碰撞检测结合，确定各自机械臂在检测工位内的运动路径；
S302、基于各自机械臂的运动路径对机械臂的初始位姿进行初步调整得到多机械臂协同规划路径。
进一步地，在步骤S4中，根据多机械臂协同规划路径建立多机械臂之间的相对轨迹关系对车身不同位置采集图像得到实际配置信息，具体过程包括以下步骤：
S401、将机械臂由初始位姿调整为待检测位姿；
S402、采用RRT算法根据机械臂的初始位姿和待检测位姿对机械臂进行路径规划，获取多条可行路径；
S403、采用包围盒碰撞检测方法从多条可行路径中确定机械臂的运动最佳路径；
S404、采用轨迹规划算法根据机械臂的运动最佳路径，对当前时刻工位内车辆与机械臂位置信息进行计算与信息处理，并计算得到在运动过程中机械臂各关节角的信息，得到机械臂运动指令，将机械臂运动指令发送至目标机械臂执行对车身不同位置采集图像。
进一步地，在步骤S5中，将实际配置信息与对应配置信息进行对比并发出PIC信号至控制系统，具体过程包括以下步骤：
S501、拍摄汽车整车装配零部件并与其所对应配置的零部件产品模板照片进行自动比对；
S502、发送PIC信号给控制系统，将比对结果显示在检测工位的信息显示系统，PIC信号分为正确信号和错误信号。
进一步地，在步骤S1中，检测系统包括：
用于对装配后的车辆进行整车配置自动检测的检测工位；
用于对检测结果为配置错误的车辆进行检测复核的人工复检工位；
用于供待检测车辆进出转运的车辆运行通道。
进一步地，检测工位包括由测量控制系统、视觉定位系统、自动化控制系统、机械臂系统和安全系统组成；
所述测量控制系统包括光学测量传感器、工控机、在线测量软件、测量编程软件和屏幕显示软件。
所述视觉定位系统包括定位传感器、视觉控制柜和视觉校准装置，视觉定位系统用于获取汽车在检测工位内所处具体空间位置坐标。
进一步地，所述机械臂系统包括四组六自由度机械臂及对应控制柜、工控机、校准装置和独立PLC控制柜，独立PLC控制柜内包含多组控制器，不同控制器对应控制不同的机械臂。
进一步地，机械臂系统上还设置有图像采集辅助系统，图像采集辅助系统包括四组条形LED光源和遮光罩，条形LED光源为待检测区域进行前向打光，遮光罩用于减少外界环境光线对图像采集的影响。
进一步地，图像采集辅助系统包括30万像素Global Shutter CMOS图像传感器。
借由上述技术方案，本发明提供了一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法，至少具备以下有益效果：
1、本发明将机器视觉技术与机械臂协同技术应用于整车配置防错检测中，可以部署到车辆整车测量系统与车辆检测流水线上，以提高汽车装配与检测的准确率和效率上，对汽车整车装配过程中的质量监测发挥重要作用；
2、本发明可有效克服传统固定机位摄影测量的缺陷，通过防错设计，能够省去很多的检验操作，简化操作过程，还可以减少人为错误而引发的一些问题，将机器视觉技术与机械臂协同系统应用于整车配置防错检测，可提高汽车整车配置防错检测的精度和效率，以使产品质量达标；
3、本发明通过拍摄汽车整车装配零部件并与其所对应配置的零部件产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，进行汽车整车零部件装配结果的防错检测，能够将机器视觉技术应用于整车装配错误检测，可提高对汽车装配准确率的检测效率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明汽车整车配置防错检测方法的流程图；
图2为本发明检测工位的系统组成示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
请参照图1-图2，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例将机器视觉技术与机械臂协同技术应用于整车配置防错检测中，可以部署到车辆整车测量系统与车辆检测流水线上，以提高汽车装配与检测的准确率和效率上，对汽车整车装配过程中的质量监测发挥重要作用。
请参照图1，本实施例提出了一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法，包括以下步骤：
S1、通过检测系统获取检测工位上待检测车辆的车辆信息，将待检测车辆送入检测工位后触发光电传感器，检测系统获取汽车当前所处位置，并控制扫码枪扫描车辆的VIN码，获取车辆信息；
请参照图2，检测系统包括：用于对装配后的车辆进行整车配置自动检测的检测工位；用于对检测结果为配置错误的车辆进行检测复核的人工复检工位；用于供待检测车辆进出转运的车辆运行通道。检测工位包括由测量控制系统、视觉定位系统、自动化控制系统、机械臂系统和安全系统组成；
测量控制系统包括光学测量传感器、工控机、在线测量软件、测量编程软件和屏幕显示软件。视觉定位系统包括定位传感器、视觉控制柜和视觉校准装置，视觉定位系统用于获取汽车在检测工位内所处具体空间位置坐标；扫码枪为无线二维码条码枪。机械臂系统包括四组六自由度机械臂及对应控制柜、工控机、校准装置和独立PLC控制柜，独立PLC控制柜内包含多组控制器，不同控制器对应控制不同的机械臂；
机械臂系统上还设置有图像采集辅助系统，图像采集辅助系统包括四组条形LED光源和遮光罩，条形LED光源为待检测区域进行前向打光，遮光罩用于减少外界环境光线对图像采集的影响；图像采集辅助系统包括30万像素Global Shutter CMOS图像传感器。
S2、根据车辆信息查询ERP系统并显示待检测车辆的对应配置信息，对应配置信息包括待检测车辆对应的标准配置零部件的模板示例图片和型号，在ERP系统中对待检测车辆信息进行查询，将车身信息、该车型配置对应的装配零部件信息显示在信息显示系统的显示屏上，信息显示系统包括ERP系统、工位显示屏、以及屏幕显示软件，其中，工位显示屏为双面显示的灯箱板或液晶面板，用于显示当前生产状况及下一步的装配零部件的电子点阵显示屏，设于生产线各工位左右两侧，用于显示故障的红黄指示灯；
S3、通过多机械臂协同对待检测车辆整车的不同部位进行多机械臂协同规划路径，根据亮灯系统提醒操作者检测系统整体状态，待检测工位的亮灯系统亮起绿灯时，提示操作者机械臂将对整车对相应装配部件开展检测，车身保持静止状态，同时多机械臂协同开展对检测工位内的车辆不同部位开展配置检测工作，程序系统运行。
亮灯系统通过红色、绿色的灯光提醒操作者检测系统整体状态，具体的：
检测系统通过步骤S1获取的整车配置信息和整车配置对应零件信息，即车辆信息，然后检测系统通过系统自检，车身保持静止状态，机械臂处于初始状态，自动亮绿灯以提示操作者检测系统开始工作；在检测系统对车辆检测完成后绿灯熄灭；如果系统自检不通过，或在检测过程中有异物侵入机械臂运动轨迹空间，以及车身配置零件装配错误，则窗口将有红灯提示，并将具体信息显示在工位显示屏上。
在步骤S3中，通过多机械臂协同对待检测车辆整车的不同部位进行多机械臂协同规划路径，具体过程包括以下步骤：
S301、根据整车处于检测工位内的位置坐标与其相对于机械臂位置的空间相对位置关系，解算出车身待检测区域的位置坐标，采用RRT算法与碰撞检测结合，确定各自机械臂在检测工位内的运动路径；
S302、基于各自机械臂的运动路径对机械臂的初始位姿进行初步调整得到多机械臂协同规划路径，可以使图像采集辅助系统中的视觉采集设备末端到达检测区域的位置，其中检测区域的位置为在图像采集辅助系统中视觉采集系统视野范围约束下，图像采集清晰且图形畸变较小的位置，根据待检测区域的坐标，基于实际检测区域位置的采集图像质量对机械臂进行进一步的细致调整，以使视觉采集系统达到较好的工作情况。
S4、根据多机械臂协同规划路径建立多机械臂之间的相对轨迹关系对车身不同位置采集图像得到实际配置信息，实际配置信息包括待检测车辆装配零部件的实际拍摄图片和型号，多机械臂协同规划路径通过车身的空间位置、机器视觉识别模块视野范围、机械臂运动路径和碰撞检测等作为约束前提，建立多个机械臂之间的相对轨迹关系从而对车身不同位置开展图像采集得到实际配置信息，机器视觉识别模块为改进的YOLOv4机器视觉识别网络。
在步骤S4中，根据多机械臂协同规划路径建立多机械臂之间的相对轨迹关系对车身不同位置采集图像得到实际配置信息，具体过程包括以下步骤：
S401、将机械臂由初始位姿调整为待检测位姿；
具体的，根据所述待检测位姿，采用扫描方式采集的整车处于检测工位内的位置坐标建立坐标系，用于采用预设的D-H方法建立基于机械臂的三维空间坐标系，根据机械臂站位与车辆的模型，获取整车各个待检测区域的范围，同时确定各个待检测区域的坐标。
S402、采用RRT算法根据机械臂的初始位姿和待检测位姿对机械臂进行路径规划，获取多条可行路径；
S403、采用包围盒碰撞检测方法从多条可行路径中确定机械臂的运动最佳路径；
根据机械臂的初始位姿和待检测位姿，以机械臂的初始位姿和待检测位姿的位姿信息和行为信息，通过对系统内部预设的机械臂轨迹规划算法库的筛选，得到适用于当前情况的轨迹规划算法，采用预设的RRT(快速探索随机树)算法对机械臂进行路径规划，获取多条可行路径。对获取的多条可行路径，采用预设的包围盒碰撞检测方法结合再次确定机械臂的运动最佳路径。
S404、采用轨迹规划算法根据机械臂的运动最佳路径，对当前时刻工位内车辆与机械臂位置信息进行计算与信息处理，并计算得到在运动过程中机械臂各关节角的信息，得到机械臂运动指令，将机械臂运动指令发送至目标机械臂执行对车身不同位置采集图像，以使得目标机械臂实现对应的关节运动与检测行为。
S5、将实际配置信息与对应配置信息进行对比并发出PIC信号至控制系统；
若控制系统收到的PIC信号为正确信号，则配置正确结束；
若控制系统收到的PIC信号为错误信号，则配置错误，将车辆转运至待检区位由人工进行检测复核。
在步骤S5中，将实际配置信息与对应配置信息进行对比并发出PIC信号至控制系统，具体过程包括以下步骤：
S501、拍摄汽车整车装配零部件并与其所对应配置的零部件产品模板照片进行自动比对；
S502、发送PIC信号给控制系统，将比对结果显示在检测工位的信息显示系统，PIC信号分为正确信号和错误信号。
通过各机械臂末端所携带的机器视觉识别模块拍摄汽车整车装配零部件并与其所对应配置的零部件产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，将比对结果显示在检测工位的信息显示系统中，若配置正确则结束检测并进入下一环节，反之则将车辆推入待检区位由人工进行检测复合，从而实现汽车整车零部件装配结果的防错检测。
PIC信号分为正确信号和错误信号，当控制系统接收的PIC信号为正确信号时，提醒操作者该车型配置正确，允许进入下一环节操作；当控制系统接收的PIC信号为错误信号时，此时工作程序暂停，该车信息在系统中锁定，提醒操作者该车型配置有误，并在显示系统的显示屏中显示配置错误的车辆信息与装配错误的零部件信息，车辆进入人工复检工位，由工作人员进行检查并解锁后，车辆进行下一步操作，从而实现汽车整车零部件装配结果的防错检测。
本实施例可有效克服传统固定机位摄影测量的缺陷，通过防错设计，能够省去很多的检验操作，简化操作过程，还可以减少人为错误而引发的一些问题，将机器视觉技术与机械臂协同系统应用于整车配置防错检测，可提高汽车整车配置防错检测的精度和效率，以使产品质量达标。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可。对于以上各实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过检测系统获取检测工位上待检测车辆的车辆信息；
S2、根据车辆信息查询ERP系统并显示待检测车辆的对应配置信息，对应配置信息包括待检测车辆对应的标准配置零部件的模板示例图片和型号；
S3、通过多机械臂协同对待检测车辆整车的不同部位进行多机械臂协同规划路径；
在步骤S3中，具体过程包括以下步骤：
S301、根据整车处于检测工位内的位置坐标与其相对于机械臂位置的空间相对位置关系，解算出车身待检测区域的位置坐标，采用RRT算法与碰撞检测结合，确定各自机械臂在检测工位内的运动路径；
S302、基于各自机械臂的运动路径对机械臂的初始位姿进行初步调整得到多机械臂协同规划路径；
S4、根据多机械臂协同规划路径建立多机械臂之间的相对轨迹关系对车身不同位置采集图像得到实际配置信息，实际配置信息包括待检测车辆装配零部件的实际拍摄图片和型号；
S401、将机械臂由初始位姿调整为待检测位姿；
S402、采用RRT算法根据机械臂的初始位姿和待检测位姿对机械臂进行路径规划，获取多条可行路径；
S403、采用包围盒碰撞检测方法从多条可行路径中确定机械臂的运动最佳路径；
S404、采用轨迹规划算法根据机械臂的运动最佳路径，对当前时刻工位内车辆与机械臂位置信息进行计算与信息处理，并计算得到在运动过程中机械臂各关节角的信息，得到机械臂运动指令，将机械臂运动指令发送至目标机械臂执行对车身不同位置采集图像；
S5、将实际配置信息与对应配置信息进行对比并发出PIC信号至控制系统；
若控制系统收到的PIC信号为正确信号，则配置正确结束；
若控制系统收到的PIC信号为错误信号，则配置错误，将车辆转运至待检区位由人工进行检测复核。
2.根据权利要求1所述的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于，在步骤S5中，将实际配置信息与对应配置信息进行对比并发出PIC信号至控制系统，具体过程包括以下步骤：
S501、拍摄汽车整车装配零部件并与其所对应配置的零部件产品模板照片进行自动比对；
S502、发送PIC信号给控制系统，将比对结果显示在检测工位的信息显示系统，PIC信号分为正确信号和错误信号。
3.根据权利要求1所述的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于，在步骤S1中，检测系统包括：
用于对装配后的车辆进行整车配置自动检测的检测工位；
用于对检测结果为配置错误的车辆进行检测复核的人工复检工位；
用于供待检测车辆进出转运的车辆运行通道。
4.根据权利要求3所述的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于：
检测工位包括由测量控制系统、视觉定位系统、自动化控制系统、机械臂系统和安全系统组成；
所述测量控制系统包括光学测量传感器、工控机、在线测量软件、测量编程软件和屏幕显示软件；
所述视觉定位系统包括定位传感器、视觉控制柜和视觉校准装置，视觉定位系统用于获取汽车在检测工位内所处具体空间位置坐标。
5.根据权利要求4所述的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于，所述机械臂系统包括四组六自由度机械臂及对应控制柜、工控机、校准装置和独立PLC控制柜，独立PLC控制柜内包含多组控制器，不同控制器对应控制不同的机械臂。
6.根据权利要求5所述的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于，机械臂系统上还设置有图像采集辅助系统，图像采集辅助系统包括四组条形LED光源和遮光罩，条形LED光源为待检测区域进行前向打光，遮光罩用于减少外界环境光线对图像采集的影响。
7.根据权利要求6所述的汽车整车配置防错检测方法，其特征在于，图像采集辅助系统包括30万像素Global Shutter CMOS图像传感器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211567674.0A CN115922713B (zh) | 2022-12-07 | 2022-12-07 | 一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211567674.0A CN115922713B (zh) | 2022-12-07 | 2022-12-07 | 一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115922713A CN115922713A (zh) | 2023-04-07 |
| CN115922713B true CN115922713B (zh) | 2024-02-13 |
Family
ID=86648608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211567674.0A Active CN115922713B (zh) | 2022-12-07 | 2022-12-07 | 一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115922713B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104634787A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-20 | 东华大学 | 一种汽车车身外表面喷漆瑕疵自动检测装置与方法 |
| CN111975767A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-11-24 | 上海理工大学 | 基于多级任务分配的多机器人视觉检测系统的协同运动规划方法 |
| WO2021151412A1 (de) * | 2020-01-27 | 2021-08-05 | Jan Nabatian | Vorrichtung und verfahren zur automatischen erkennung von beschädigungen an fahrzeugen |
| CN114720475A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-07-08 | 湖南视比特机器人有限公司 | 一种汽车车身漆面缺陷智能检测与打磨系统及方法 |
| CN114782536A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-07-22 | 江汉大学 | 一种基于机械臂的巷道扫描方法、装置、电子设备及介质 |
| CN115293308A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-04 | 南京耘瞳科技有限公司 | 一种基于机器视觉的整车装配防错方法 |
| CN115326411A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种汽车总装整车错装、漏装检查系统及方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11624713B2 (en) * | 2019-12-04 | 2023-04-11 | Ford Global Technologies, Llc | Flexible inspection system |
-
2022
- 2022-12-07 CN CN202211567674.0A patent/CN115922713B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104634787A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-20 | 东华大学 | 一种汽车车身外表面喷漆瑕疵自动检测装置与方法 |
| WO2021151412A1 (de) * | 2020-01-27 | 2021-08-05 | Jan Nabatian | Vorrichtung und verfahren zur automatischen erkennung von beschädigungen an fahrzeugen |
| CN111975767A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-11-24 | 上海理工大学 | 基于多级任务分配的多机器人视觉检测系统的协同运动规划方法 |
| CN114720475A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-07-08 | 湖南视比特机器人有限公司 | 一种汽车车身漆面缺陷智能检测与打磨系统及方法 |
| CN114782536A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-07-22 | 江汉大学 | 一种基于机械臂的巷道扫描方法、装置、电子设备及介质 |
| CN115326411A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-11-11 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种汽车总装整车错装、漏装检查系统及方法 |
| CN115293308A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-04 | 南京耘瞳科技有限公司 | 一种基于机器视觉的整车装配防错方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115922713A (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5410092B2 (ja) | 複合構造に不整合がないか検査するための装置および方法 | |
| US20070296961A1 (en) | Vehicle Lamp Inspection Equipment and Inspection Method | |
| JP6507653B2 (ja) | 検査装置及び検査装置の制御方法 | |
| CN107796825B (zh) | 器件检测方法 | |
| CN106770361A (zh) | 一种全自动屏幕光学检测设备与检测方法 | |
| US20240171838A1 (en) | System and method for positioning of a visual production line inspection appliance | |
| JPH11271038A (ja) | 塗装欠陥検査装置 | |
| CN115922713B (zh) | 一种基于多机械臂协同的汽车整车配置防错检测方法 | |
| KR20170122540A (ko) | 자동 비전 검사 시스템 | |
| KR101470424B1 (ko) | 렌즈 검사 장치 | |
| KR101522312B1 (ko) | Ｐｃｂ 제품 검사 장치 및 이를 이용한 ｐｃｂ 제품 검사 방법 | |
| JP2010256025A (ja) | 接着剤検査装置 | |
| KR20220044741A (ko) | 웨이퍼 외관 검사 장치 및 방법 | |
| CN108333805B (zh) | 不良点坐标自动检测方法和装置、设备和存储介质 | |
| JP2012127930A (ja) | 車両用ヘッドライトの測定方法とその装置 | |
| CN114518079A (zh) | 一种孔内特征检测系统及检测方法 | |
| CN114923410A (zh) | 一种纵梁孔位在线检测方法及装置 | |
| KR100799168B1 (ko) | 액정 디스플레이 모듈 성능 측정장치. | |
| KR101470423B1 (ko) | 렌즈 검사 장치 | |
| KR100377963B1 (ko) | 자동차 전조등 주광축 계측 방법 | |
| JP6008667B2 (ja) | 外観検査装置、外観検査法およびプログラム | |
| KR200431032Y1 (ko) | 액정 디스플레이 모듈 성능 측정장치. | |
| KR102448021B1 (ko) | 아웃사이드 미러 품질 비전검사 시스템 | |
| KR100228365B1 (ko) | 도장결함 검사장치 및 방법 | |
| CN217059297U (zh) | O型环检测组装一体机 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |