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3D扫描技术助力汽车电池箱上盖模具三维检测

时间:2023-11-13 来源:冷接机焊接

  为例,无论是汽车内饰、电池箱壳盖、车身覆盖件、精密电子零部件等都需要依靠模具成型。

  随着新能源汽车产业的加速崛起,对于模具的质量和加工效率也提出了更高的要求,如何寻求更有效的模具三维检验测试方案,缩短模具制造时长,降造成本,慢慢的变成为模具制造企业脱颖而出的关键。

  案例中的客户主要是做以复合材料技术为主体的产品设计、加工制造和经营销售,旗下基本的产品有新能源汽车/房车零部件、天线美化外罩、风电部件、以及组合式大尺寸养殖槽等,产品已大范围的应用于国民经济各个领域。

  公司在新能源汽车配件方面业绩优 秀,开发多项电池箱上盖研制项目,且已为北汽、广汽等新能源汽车行业知名厂家批量供货。

  本次和思看科技的合作项目旨在对新能源汽车电池箱上盖模具进行三维测量,以获取其完整的三维数据,确保其符合加工标准。

  电池组是新能源汽车的核心部件,其中电池箱上盖作为电池箱组件的重要组成部分,是承载电池、保护电池不受外部冲击的稳定器。案例中的电池箱上盖模具为玻璃钢材质,玻璃钢又叫玻璃纤维增强塑料,它作为一种新型的复合材料,具有强度高、质量轻等优点,在本案例中被用于新能源汽车电池箱上盖的制造加工。

  客户需要检测多种汽车玻璃钢模具的尺寸公差以及平面度,确保模具质量满足加工要求,使电池箱上盖符合供应标准,助力电池箱组件安全生产并提高生产效率。

  1. 玻璃钢具有非刚性特点,即玻璃钢的成型工艺与金属产品的成型工艺相比,存在“脱模就变形”的特点,导致模具形变处较多。

  2. 模具尺寸大且形状复杂,测量过程费时费力,特别是对于一些外形较窄的模具,一般扫描仪无法完整测量。

  3. 模具转角、垂面及狭窄空间较多,测量过程中易产生死角或干涉面,导致测量结果不全面。

  1. 测不全且测量比较准确性差;方案只能检测模具表面平整与否,无法测量凸起及凹陷处的大小和范围,因此会影响后续修模的准确性,因此导致整个模具报废,造成极大的成本浪费。

  2. 无检测报告,检测结果不直观,后续的修模、改模需要凭借工作人员的经验判断,对工作人员专业性要求较高。

  扫描过程:在模具表面贴少量定位标记点,通过非接触式三维激光扫描仪对模具表明上进行全面扫描,快速获取模具高密度点云数据,将扫描数据导入专业的三维软件进行后期处理 ,与CAD标准数模比对得到各位置的尺寸偏差值,并生成检测分析报告。

  扫描全程用时:最小的模具(尺寸约60cm*25cm)需 8 分钟,最 大的模具(尺寸约200cm*100cm*50cm)需 15 分钟。

  SIMSCAN扫描速度快,高速扫描模式下, 34 束交叉蓝色激光线 万次测量/秒,最 大扫描面幅可达700mm×600mm,对于大尺寸工件,效率提升很明显,大幅度缩短了工作时长。

  0.020mm超高分辨率和可重复性精度,轻松获取高密度点云数据,表面缺陷特征还原度高。此外,SIMSCAN两个相机距离仅130mm,相机帧率高达120fps,便于准确获取任意狭窄面或拐角等隐蔽空间的三维数据。

  SIMSCAN在全系列手持激光三维扫描仪中外观最小巧、最轻便,可以紧贴模具内壁进行扫描,狭窄空间扫描游刃有余,满足多样化扫描需求。

  将获取数据导入三维检测软件中与原始CAD数模作对比分析,生成简单易懂的偏差色谱图,为后续产品的修模、改模提供准确的数据指导。

  思看科技的三维测量方案让我们完成了汽车电池箱上盖模具的高精度三维检测,主要优势体现在以下几点:首先,提高了修模、改模效率,让我们对不合格的地方进行更加准确的修复,保证了汽车电池箱上盖生产加工质量。其次,降低了由于修模过程中的错误导致的模具报废率,减少了成本支出。最后,实时生成检测报告使模具加工精度和形变程度一目了然,为后续指导工程师修模、补模提供了极大的便利条件。

  模具工业的发展需要与机械制造、电子通信、汽车制造等大型支柱工业制造产业的发展相适应。激光三维扫描仪以其数据获取速度快、测量精度高、无需接触等特质,为模具制造公司可以提供有效准确的三维数字化质量控制方案,可以全方面覆盖工业制造全生命周期。随着高精度三维数字化技术在模具行业的普及,将助力工业制造产业实现更精细化、标准化、智能化发展。

  SCANTECH是全球最早研发生产手持式三维视觉测量产品的高科技型企业之一,产品辐射 60 多个国家和地区,服务企业 5000 家以上,经销商及国际化的销售与技术上的支持团队遍布全球,为COMAC、宝马、大众、通用、苹果、西门子、JCB、三一重工等有名的公司及研究机构提供行业前沿的三维测量技术解决方案。

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  智源研究院最近开源发布了一个10亿参数的三维视觉通用模型Uni3D。该模型是当前最大的三维视觉模型之一,可处理点云数据,取得了主流三维视觉任务的全方位技术突破,展现出超强的通用视觉能力。智源研究院表示,Uni3D的开源发布为未来三维计算机视觉的研究和应用奠定了坚实的基础。

  OVIR-3D是一个开放词汇的3D实例检索系统,它以直观有效的方式解决了在没有对3D数据来进行训练的情况下获取3D实例的问题。该系统通过语言引导的2D区域提议进行3D融合,为机器人应用提供了解决方案。文章还提到了OVIR-3D的应用前景,以及后续工作OVSG的介绍,该工作在OVIR-3D的基础上构建3D场景图,实现更精准的对象检索。

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  单目三维物体检测是一个内在不确定问题,因为从单一图像中准确预测三维位置是具有挑战性的。现有的单目三维检测知识蒸馏方法通常将激光雷达数据投影到图像平面上,并相应地训练教师网络。该方法采用了基于深度学习的技术,能够在不牺牲准确性的前提下提高检测速度。

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