The optomechatronic system for automatic quality inspection of machined workpieces

Czajka, P.; Garbacz, P.; Mężyk, J.; Giesko, T.; Mazurkiewicz, A.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

The optomechatronic system for automatic quality inspection of machined workpieces

Autorzy

Czajka P. , Garbacz P. , Mężyk J. , Giesko T. , Mazurkiewicz A.

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

czajka_garbacz_optomechatronic_4_2018.pdf

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

System optomechatroniczny do automatycznej kontroli jakości wytwarzanych wyrobów

Języki publikacji

Abstrakty

Systems for the automated multi-parametric quality inspection of products manufactured with CNC machines are a key factor in increasing production efficiency. The optomechatronic measuring system developed by the authors of the article enables automatic non-contact quality inspection of products manufactured with CNC machines with efficiency corresponding to the manufacturing process in accordance with the "zero fault" principle. The integrated quality inspection system uses specialised optoelectronic modules to measure dimensions and shape. The developed inspection system was implemented in the machining industry. The solution is dedicated to production systems in accordance with the Industry 4.0 concept.

Systemy automatycznej wieloparametrycznej kontroli jakości wyrobów wytwarzanych na maszynach CNC stanowią kluczowy czynnik w podwyższaniu efektywności produkcji. Opracowany i przedstawiony przez autorów optomechatroniczny system pomiarowy umożliwia automatyczną bezstykową kontrolę jakości wyrobów wytwarzanych na maszynach CNC z wydajnością odpowiadającą procesowi wytwarzania zgodnie z zasadą „zero braków”. W zintegrowanym systemie kontroli jakości zastosowano specjalizowane moduły optoelektroniczne umożliwiające pomiary wymiarów i kształtu. Opracowany system inspekcji został wdrożony w przemyśle maszynowym. Rozwiązanie jest dedykowane do systemów produkcyjnych zgodnie z koncepcją Industry 4.0.

Słowa kluczowe

production quality inspection non-contact measurement optomechatronic technologies

produkcja kontrola jakości pomiar bezstykowy technologie optomechatroniczne

Wydawca

Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - Państwowego Instytutu Badawczego

Czasopismo

Journal of Machine Construction and Maintenance - Problemy Eksploatacji

Rocznik

2018

Tom

no. 4

Strony

77--86

Opis fizyczny

Bibliogr. 25 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Czajka P.

piotr.czajka@itee.radom.pl

Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, Radom, Poland

autor

Garbacz P.

Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, Radom, Poland

autor

Mężyk J.

Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, Radom, Poland

autor

Giesko T.

Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, Radom, Poland

autor

Mazurkiewicz A.

Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, Radom, Poland

Bibliografia

1. Lu Y.: Industry 4.0: A survey on technologies, applications and open research issues. Journal of Industrial Information Integration, 2017, 6, pp. 1-10.
2. Pereira A., Romero F.: A review of the meanings and the implications of the Industry 4.0 concept. Procedia Manufacturing, 2017, 13, pp. 1206-1214.
3. Kapłonek W., Nadolny K.: Laser methods based on an analysis of scattered light for automated, inprocess inspection of machined surfaces: A review. Optik, 2015, 126, pp. 2764-2770.
4. Bernstein J., Weckenmann A.: User interface for optical multi-sensorial measurements at extruded profiles. Measurement, 2011, 44, pp. 202-210.
5. Mahr: Complete 3D measurement of camshafts. [Online]. 2018. [Accessed 19 November 2018]. Available from: https://www.mahr.com/en-us/Company/Press/America/USA/Press-Releases/ Press-Releases-2016/?ContentID=72217&Overvi ew=0.
6. LFC PTE. LTD: Sylvac Optical Vertical Measuring Scan F60L. [Online]. 2018. [Accessed 19 November 2018].Available from: https://www.lfc.com.sg/products
7. Ayub M., Mohamed A., Esa A.: In-line inspection of roundness using machine vision. Procedia Technology, 2014, 15, pp. 807-816.
8. Sridhar V., Adithan M.: An In-Process Approach for Monitoring and Evaluating the Surface Roughness of Turned Components. European Journal of Scientific Research, 2012, 68(4), pp. 534-543.
9. Shahabi H., Ratnam M.: Prediction of surface roughness and dimensional deviation of workpiece in turning: a machine vision approach. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2010, 48, pp. 213-226.
10. Mekid S., Vacharanukul K.: In-process outof-roundness measurement probe for turned workpieces. Measurement, 44, 2011, pp. 762-766.
11. Dreier F., Günther P., Pfister T., Czarske J.: Miniaturized nonincremental interferometric fiberoptic distance sensor for turning process monitoring. Optical Engineering, 2012, 51(1), pp. 014402-1-7.
12. Garbacz P., Giesko T: Multi-camera Vision System for the Inspection of Metal Shafts. Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2016, 440, pp. 743-752.
13. Gadelmawla E.: Computer vision algorithms for measurement and inspection of external screw threads. Measurement, 2017, 100, pp. 36-49.
14. Laurowski M., Klein P., Weyrich M., Scharf P., Stark S.: Use-Appropriate Design of Automated Optical Inspection Systems for Rotationally Symmetric Parts. In: 56TH International Scientific Colloquium, Ilmenau University of Technology, 12-16 September 2011. Proceedings, 2011.
15. Weckenmann A., Bernstein J.: Optical MultiSensor-Measurements in the Shop by Compensating Environmental Influences. Procedia CIRP, 2013, 10, pp. 61-69.
16. Lim T., Ratnam M.: Edge detection and measurement of nose radii of cutting tool inserts from scanned 2-D images. Optics and Lasers in Engineering, 2012, 50, pp. 1628-1642.
17. Koleva S., Enchev M., Szecsi T.: Automatic dimension measurement on CNC lathes using the cutting. Procedia CIRP, 2015, 33, pp. 568-575.
18. Przedsiębiorstwo Techniczne BARTECH: Projekty B+R. [Online]. 2018. [Accessed 3 December 2018]. Available from: http://www.bartech.radom. pl/?page_id=465 (in Polish).
19. FLIR Integrated Imaging Solutions Inc. [Online]. [Accessed 19 November 2018]. Available from: https://eu.ptgrey.com
20. Opto Engineering. [Online]. [Accessed 19 November 2018]. Available from: https://www.opto-e.com
21. Keyence. [Online]. [Accessed 19 November 2018]. Available from: https://www.keyence.eu
22. Givi Misure. [Online]. [Accessed 11.2018]. Available from: http://www.givimisure.it/eng
23. Pratt V.: Direct least-squares fitting of algebraic surfaces. Computer Graphics, 1987, 21, pp. 145-152.
24. Czajka P., Samoborski T., Garbacz P., Mężyk J.: Automatisation of multi-parametric quality inspection of rotary symmetrical metal elements. Journal of Machine Construction and Maintenance, 2017, 105(2), pp. 35-43.
25. Festo, DGC linear drives. Technical Documentation. [Online]. 2013. [Accessed 19 November 2018]. Available from: https://www.festo.com/cat/pl_pl/ data/doc_pl/PDF/PL/DGC_PL.PDF (in Polish).

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-85a639ff-7145-4de4-9dc9-7143b5732ce5