AccuPickÉtude de cas

Inspection de l’assemblage de portes de voiture à l’aide de l’IA

Cas

Test de qualité pour les lignes d’assemblage de portes automobiles

Les boutons de porte de voiture sont essentiels dans la fabrication et l’assemblage des véhicules. Bien que leur petite taille soit insignifiante, ces boutons contrôlent directement divers systèmes du véhicule, tels que les vitres électriques, le verrouillage central, les fonctions antivol et les réglages de sièges. Leur bon fonctionnement est crucial pour la performance générale et la sécurité du véhicule. La cohérence de l’apparence des boutons est également importante pour maintenir la perception de qualité de l’extérieur du véhicule, ce qui impacte considérablement la qualité globale et la satisfaction des clients.

Car doors painted shiny gray color in assembling workshop

Défi

Faire face à la complexité de l’inspection des boutons de porte

Alors que les portes avancent le long de la chaîne d’assemblage, les travailleurs installent les boutons dans un ordre séquentiel. Après l’installation, divers tests tels que des inspections fonctionnelles, de durée de vie, électroniques, de durabilité et visuelles garantissent que chaque bouton respecte les normes de qualité. Cependant, les différences de conception des boutons entre les modèles de voitures nécessitent des tests manuels et informatiques pour assurer un fonctionnement fluide. Des tests continus peuvent entraîner une fatigue humaine, affectant ainsi la précision et l’efficacité de l’inspection.

Solution

Amélioration de l’efficacité de l’automatisation avec AccuPick + SolVision

L’utilisation du système de manipulation intelligent AccuPick et des bras robotiques pour positionner avec précision les boutons de porte grâce à un jugement visuel en 3D garantit des tests de pression précis, y compris l’engagement des loquets, répondant ainsi aux exigences de traitement à grande vitesse de la ligne d’assemblage. De plus, la ligne d’assemblage est équipée du système d’inspection visuelle IA SolVision, qui utilise des réseaux neuronaux avancés pour détecter les irrégularités, classer les objets et assurer l’intégralité des composants tels que les verrous centraux, les interrupteurs de fenêtre et les miroirs.

car door on automotive assembly line inspected by UR robot arm

Résultat

Efficacité d’automatisation améliorée dans les tests de ligne de production
La vision IA, associée à des bras robotiques, a offert une flexibilité exceptionnelle et a dépassé le taux de production du travail manuel
Diminution de la fatigue due aux tâches répétitives, réduisant ainsi la probabilité d’erreurs