Implementation of augmented reality in welding processes

• Autorzy: Stadnicka D. , Antonelli D.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie rzeczywistości rozszerzonej w procesach spawania

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Welding processes are special processes and special attention should be put on them when we are talking about the quality assurance problems. Standard quality management systems based on ISO standards indicate areas on which this special attention should be put, in order to obtain results which will meet the requirements. Thus, it is necessary to ensure the adequate employees’ preparation, adequate control of equipment used in a welding process, adequate work methods and systems supporting a welder in the error-free welding process realization. In this paper, applying augmented reality in order to support a spot welding process is described. The solution presented is simple and makes use of low cost devices. At the same time, a welder training time can be shortened through the use of the proposed solution. The tests of work performed with the use of the proposed solution gave good results allowing an operator to avoid mistakes during a welding process performing. Simultaneously, shortening of the process realization time is obtained.

PL

Na procesy spawania, które są procesami specjalnymi, należy zwrócić szczególną uwagę, jeżeli rozpatrujemy problem zapewnienia jakości. Standardowe systemy zarządzania jakością oparte na normach ISO wskazują na obszary, na które powinna być zwrócona szczególna uwaga, aby wyniki procesu spawania spełniały postawione im wymagania. Należy więc przede wszystkim zapewnić odpowiednie przygotowanie pracowników, odpowiedni nadzór nad urządzeniami wykorzystywanymi w procesie spawania, odpowiednie metody pracy i systemy wspomagające spawacza w bezbłędnej realizacji procesu spawania. W niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie rzeczywistości rozszerzonej do wspierania spawacza w realizacji procesu spawania punktowego. Zaprezentowane rozwiązanie jest proste i nie wiąże się z koniecznością ponoszenia dużych kosztów wdrożenia. Jednocześnie spawacz może być w krótkim czasie przeszkolony do stosowania zaproponowanego rozwiązania. Przeprowadzone próby pracy z wykorzystywaniem zaproponowanego rozwiązania dały dobre wyniki, pozwalając operatorowi unikać błędów w realizacji procesu spawania. Jednocześnie uzyskano skrócenie czasu realizacji procesu.

Słowa kluczowe

EN

mistake proofing; quality assurance; special processes; augmented reality

PL

zapobieganie błędom; zapewnienie jakości; procesy specjalne; rzeczywistość rozszerzona

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej ; Sieć Badawcza Łukasiewicz - Warszawski Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Technologia i Automatyzacja Montażu
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 4
• Strony: 56--60
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Stadnicka D.

• Rzeszow University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering and Aeronautics, ul. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów, Poland

autor

Antonelli D.

• Politecnico di Torino, Department of Production Systems and Economics. Corso Duca degli Abruzzi 24, I 10129 Torino (Italy)

Bibliografia

• 1. Kyu-Kab Cho, Jung-Guy Sun, Jung-Soo Oh: An automated welding operation planning system for block assembly in shipbuilding. Int. J. Production Economics 60-61 (1999) 203-209.
• 2. Ahmad Dargi, Ali Anjomshoae, Masoud Rahiminezhad Galankashi, Ashkan Memari, Masine Binti Md. Tap, Supplier Selection: A Fuzzy-ANP Approach. Procedia Computer Science, Volume 31, 2014, Pag es 691–700, 2nd International Conference on Information Technology and Quantitative Management, ITQM 2014.
• 3. Dawei Zhao, Yuanxun Wang, Suning Sheng, Zongguo Lin: Real time monitoring weld quality of small scale resistance spot welding for titanium alloy. Measurement, Volume 46, Issue 6, July 2013, pp. 1957–1963.
• 4. Cemil Oz, Kayhan Ayar, Soydan Serttas, Osman Iyibilgin, Uğur Soy, Guluzar Cit: A Performance Evaluation Application for Welder Candidate in Virtual Welding Simulator. Original Research Article. Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 55, 5 October 2012, pp. 492–501.
• 5. ISO 9001:2008 Quality management systems – Requirements.
• 6. Stadnicka D., Antosz K., Ratnayake R.M.C.: Development of an empirical formula for machine classification: Prioritization of maintenance tasks. Safety Science, Volume 63, March 2014, pp. 34–41.
• 7. Stewart M, Grout R.: The human side of mistakeproofing. Production and Operations. Management 2001;10(4):440–59.
• 8. ISO 3834-1:2005 Quality requirements for fusion welding of metallic materials – Part 1: Criteria for the selection of the appropriate level of quality requirements.
• 9. ISO 3834-2:2005 Quality requirements for fusion welding of metallic materials – Part 2: Comprehensive quality requirements.
• 10. ISO 3834-3:2005 Quality requirements for fusion welding of metallic materials – Part 3: Standard quality requirements.
• 11. ISO 3834-4:2005 Quality requirements for fusion welding of metallic materials – Part 4: Elementary quality requirements.
• 12. Dennison A. V., Toncich D. J., & Masood S. (1997): Control and process-based optimisation of spotwelding in manufacturing systems. The Int. J. of Advanced Manufacturing Technology, 13(4), 256–263.
• 13. Wei Li: Modeling and on-line estimation of electrode wear in resistance spot welding, J Manuf Sci Eng (127) (2005), pp. 709–717.
• 14. Cullen J. D., Athi N., Al-Jader M., Johnson P., Al- Shamma’a A. I., Shaw A., & El-Rasheed A. M. A. (2008): Multisensor fusion for on line monitoring of the quality of spot welding in automotive industry. Measurement, 41(4), 412–423.
• 15. Li Y., Li Y. F., Wang Q. L., Xu D. & Tan M. (2010): Measurement and defect detection of the weld bead based on online vision inspection. Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on, 59(7), 1841–1849.
• 16. Ong S. K., Zhang J., Shen Y. & Nee A. Y. (2011): Augmented reality in product development and manufacturing. In Handbook of Augmented Reality (pp. 651–669). Springer New York.
• 17. Bradski G., Kaehler A., Pisarevsky V.: Learningbased computer vision with intel’s open source computer vision library. INTELTECH-J, 9(2), may 2005.
• 18. Datta A., Kim J. S. & Kanade T. (2009, September): Accurate camera calibration using iterative refinement of control points. In Computer Vision Workshops (ICCV Workshops), 2009 IEEE 12th International Conference on (pp. 1201–1208). IEEE.