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大型铸件质量检测利器—三维扫描仪-凯发官方首页

发表时间:2022-08-01 10:08:45 作者:三维质量检测 来源:www.serein.com.cn 浏览:

前言

工业质量检测一直是工业生产中非常重要的环节,随着科学技术和工业生产的发展,越来越多的领域提出了对工件尺寸和形状参数进行的要求。但是受限于产品的个性化发展,产品大小和外形千变万化,精细程度高。受传统检测设备的局限性,工业检测是一个非常耗时费力的环节,对此,非接触式三维质量检测能很好地解决这一问题。

三维质量检测在大型铸件中的应用

以大型铸造件的检测为例,铸造检测包括了型砂性能检测、外观质量检测、内在质量检测。其中外观质量的检测,主要借助于传统检测设备,如划线机、凯发官方首页-凯发在线平台等。划线检测是比较常用的铸件尺寸检测方法。划线检测的依据是铸件图,根据铸件图中的公差要求,借助于平台、支撑及必要的工、夹、量具等来确定铸件的测量基准,划线检测铸件的尺寸;而类似于三坐标这种高精度的检测仪器对于中小型产品的检测,它提供了精湛的质量技术保障,但三坐标不适用于这种大型,重型的工件,原因是大行程三坐标/龙门机,成本高、效率低。对于大型铸件的质量检测,现在国际上流行的是三维扫描测量。通过三维扫描获取产品的点云数据,建立高精度的三维模型,然后利用该模型与理论模型进行直接对比,可以快速准确计算和量化产品与其设计尺寸的偏差,进而判断产品是否合格(也可在加工过程中对工件进行扫描,判断加工误差,从而根据检测结果及时调整加工参数,提高良品率)。利用三维点云模型完成对产品的全面检测,这种非接触式的检测方法解决了很多传统测量工具无法完成的测量要求,逐步向实时处理和自动化方向发展,极大的提高了检测工序的质量和效率。

三维激光扫描技术作为近年来飞速发展的高新技术,以其高精度、高密度、实时性和主动性的特点,正在备受业内人士的青睐。在利用三维技术检测进行工业检测中,对产品的三维数据获取与三维模型的建立是关键,高精度的点云数据和三维模型直接影响了工业检测的精度。以手持式激光扫描仪为例,其工作流程主要为:首先在被检测产品上粘贴反光定位目标点,然后利用手持式激光扫描仪扫描被检测产品,获取原始点云数据,再由海克斯康集团自主研发的点云处理软件对原始点云数据进行筛选和处理,建立高精度的通用三维模型并输出,输出的模型即可直接导入对应的三维检测软件中进行检测并输出检测报告。

客户需求

对大型成品铸件进行三维尺寸检测,判断是否可以作为后续加工程序的毛坯。

凯发在线平台的解决方案实施步骤

1.前期准备

智能光学追踪3d扫描仪hyperscan ultra

(1)手持3d激光扫描仪hyperscan ultra作为三维数字技术的领航者,能够完成各种大小工件以及逆向工程和形面三维检测应用,设备操作简单,易学易用,具有13对十字交叉激光束和1束激光,扫描速度达134万次测量/秒,最高精度可达0.03mm。

(2)图形工作站(运行内存32g)

在扫描过程中,实时生成可视化点云。

(3)高精度换站靶点

在被检测工件上放置,用于扫描仪定位和拼接。

2.数据采集

三维质量检测的关键在于高精度三维模型的建立,也就是原始点云的快速获取,采用手持式三维激光扫描仪hyperscan ultra能直接快速获取检测工件的高精度点云数据。

3.数据处理

大数据时代,数据分析和处理的自动化和智能化需求越来越大。pcl点云库是一个强大的模块化的现代c 模板库,可实现三维点云的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建已经可视化等功能,是一种非常专业强大的三维点云处理工具。针对不同的原始数据需求,在三维点云处理中可直接调用某些模块化代码库,使用嵌入式的处理方法,高效准确地对点云数据进行处理。本例利用功能强大的扫描软件对三维点云数据进行体素化滤波、体外点剔除和泊松构网,再结合少量的手动修补,获取工件完整的高精度三维模型。

将软件输出的工件成品的三维模型和三维设计数模进行对齐后,进行偏差对比分析,判断其偏差是否在容差范围内,输出工业检测报告。

4.结果展示

工件实物图与工件检测报告

案例价值

hyperscan ultra智能光学追踪3d扫描仪因其小巧,便携,高精度的特点,不受工厂复杂环境的影响,既能满足其检测要求,又能极大的提高质量检测的效率,且能兼顾许多传统检具无法检测的参数种类,已经逐步被企业所接受和应用,在工业质量检测领域得到了广泛的应用。尤其是在铸造行业,hyperscan ultra 因其无需粘贴标志点,使用便携等特点,在应用大型铸件时有着快速全面的特点,对提高此类工件检测效率有着巨大的提升和检测环节的补充。

目前越来越多的企业开始应用三维检测来提高产品的检测效率和检测完整性,同时越来越多的客户对铸造行业的三维检测要求日益提高,也推进着三维检测在行业的发展和普及。

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