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检查100%的零件

快速、准确

专为生产环境设计

  • 千分尺_变化
    热补偿
  • icons_vibrations
    振动稳定
  • 微米_重复性
    实时重复性和准确性检查
  • dirt_Icons
    数字化除尘
  • 千分尺_精度
    微米精度

计量实验室精度

测量10,000件/小时

自动校准

不需要操作员的干预

工业中的精密测量:生产环境中的实验室都市化精密测量。

在生产环境中获得精确、快速的测量是工业4.0的现实,使企业在国际上真正具有竞争力。

近年来,制造业生产100%的质量控制和测量的要求越来越高。

对于许多工业部门来说,越来越需要确保所有的产品都符合规格要求,这就鼓励了从人工到自动质量控制的转变。由于对产品可靠性的要求是以PPM(Parts Per Million)为单位的,因此在实验室进行的统计样本控制是不够的。

另一方面,计量的实际应用总是在实验室这个受控环境中找到它的天然归宿。为进行测量而设计的仪器和技术已经适应了这种环境,事实上,这些仪器对生产环境的简单适应往往会产生可靠性问题。

离开实验室,直接进入工厂,快速可靠的控制,只有使用新技术才能实现。主要目的是为了在生产环境中获得快速的微米级测量,因此是在不受控制的环境中。

为了更好地识别这一技术领域,最近创造了新词"。Metrotronics",metro(logia)和(mecca)tronica结合的结果。

术语 Metrotronics 诞生的原因是需要确定一系列的行动、思想、规则和技术,这些行动、思想、规则和技术代表了计量仪器的适应性,使它们能够直接有效地在工业生产环境中运行。

"工厂里的都市实验室 "是这一思想背后的理念。我们必须能够为工业界创造快速和自动的测量系统,并具有与我们在计量实验室中同样的精度。

下面简单对比一下,以便更好地了解实验室和工业环境中技术差异的原因。

在实验室

精确的测量是在温度、湿度和振动的控制条件下,在计量实验室中进行的。

在工业环境中

测量是在生产环境中进行的 乱象 的温度、湿度和振动。

测量后由专门的操作人员对样品进行清洗准备,并进行适当的定位。

测量是自动的,不需要操作人员,零件可以脏,可以粗略定位。

准确的测量需要时间。

测量时间非常快。

计量在生产环境中的优势:在工业环境中的精确测量,可靠、快速、可重复。

  • 测量工业环境中的所有部件。
  • 自动测量在评价中是恒定的。
  • 在工业上的测量减少了由于实验室定期检查的延迟时间而导致的废品数量。
  • 减少了建立生产设备所需的时间。
  • 测量信息可以直接实时回溯到生产设备。
  • 在工业环境下的测量比抽查具有更高的可靠性。
  • 降低了缺乏质量的成本。
  • 在生产环境中直接测量,可以得到客观和即时的反馈。
  • 该措施的漂移信息对预防性维护很有用。
  • 提高产品的质量和价值
  • 提升了企业形象。

生产环境下的计量实验室精度

温度:LTC(实验室热补偿)

在工业环境中,造成测量精度损失的主要原因之一是由于热膨胀。
例如,一个42毫米的铝制物体,每摄氏度的膨胀系数为1微米,因此,为了获得正确的测量结果,必须了解仪器、环境和每个被测物体的温度。
LTC模块通过4个阶段的检测,即使在10°到60°的生产环境中,也能获得与计量实验室相同的精度(20°±1°)。
在短短的2百分之一秒内,多达4个温度源被分析和补偿。

1)环境温度
2)该片的温度
3.仪表的温度符合
4)测量仪器的温度

振动:MSA(微稳定精度)。

生产环境不可能没有各种振动,这些都会大大影响仪器的测量重复性。
事实上,当今的大部分仪器在进行测量的瞬间并不能提供测量的可靠性信息,所以在振动的情况下,即使是经过正确校准的仪器也有可能检测到错误的测量。
微稳精度(MSA)模块可以分析振动的类型并提供可靠的测量值。
MSA算法计算 实时重复性 确立了该部件的可测量性。通过这种方式,您可以获得在生产环境中测量正确的信心,这在其他仪器上是不可能的。例如,如果发现重复性差的情况,可以重复测量。

周期性振动

实时重复性计算

MSA算法测试(影响前)

MSA算法测试(撞击后)

IPER-RESOLUTION: XVR2 (Extended Virtual Resolution 2)

子分辨率技术可以提高相机的分辨率,使用不同的技术生成一个子像素矩阵(在这种情况下是8 x 8)。
通过 "可控深度学习",根据预先获取的模型,对相邻像素进行分析,生成子像素。在计量学中,采用特别可靠的学习模型,进行交叉检查,以防止产生不准确的信息,因此有了这样的表述"受控 深度学习"。
这些测微仪采用的另一项技术是 "像素移位",子像素是通过分析在不同时间和位置拍摄的连续图像产生的。
所有这些技术使我们能够实现750 Mpixel的非凡分辨率。

用子像素技术处理的部分图像,黄色为实际像素大小。
图像之所以出现模糊,是因为它被进一步插值以消除子像素的平方效应。

微米以下

当光学测量分辨率低于微米的物体时,我们会遇到与光波长有关的问题。其中之一是用单色光源照亮物体,突出的是 "斑点 "效果(用激光照亮,肉眼也能看到效果)。
单色光可以通过其清晰的红色、绿色或蓝色来识别。
据观察,透射光不是分布式的,而是由暗背景上的强度峰值组成。这种影响进一步影响了测量的重复性,正是因为这个原因,我们使用了一种特殊的交错多色照明,它所组成的单一波长不是多个。错落有致的多色光可以通过其白色的颜色来识别。
被测材料的类型、颜色和表面处理都会产生微小的误差。因此,需要建立一系列能够弥补这种情况的算法。

绿光的斑点效果

清洁:DAF(脏污高级过滤器)

在生产环境中寻找干净的零件不是必然的,但对优化工业中的测量至关重要。电子DAF(Dirty Advanced Filter)可以检测固体和液体异物的存在。
识别出的污垢被过滤掉,提高了测量精度。
如果污垢量使测量不可靠,算法会评估零件的实际可测量性,这可能会产生一个预防性偏差或机械清洗后的后续测量请求。

DAF过滤器的除污效果

定位校正

自动系统并不总是能够对零件进行精确定位,也是为了减少搬运时间,所以为了获得精确的测量结果,需要系统自动精确计算零件的轴线。
工件轴的生成是可配置的,并允许所有尺寸的适应。有可能生成多个轴。

自动生成工件轴

自动校准

一个测量仪器如果提供的数值不准确,总是会产生隐患。工业环境中的测量系统往往更容易受到精度变化的影响。
VEA千分尺允许您进行自动校准或至少注意到错误的校准。有两种校准模式可供选择。
通过放置在视野中的参照物进行实时自动校准。
周期性多母版自动校准(最多20个),其中所有校准参数都在一系列参考母版上进行调整。
可以手动或自动加载母版。

实时自动校准

实时校准的热补偿

计量测试

我们的仪器在实验室和工业环境中都进行了非常严格的测试。
作为比较,我们进行了包括和不包括上述补偿制度的测试。

6 6毫米 ± 0,4 μm ± 0.05 μm ± 0,7 μm ± 0,13 μm
12 12毫米 ± 0,6 μm ± 0.06 μm ± 0,9 μm ± 0,15 μm
18 18毫米 ± 0,9 μm ± 0.08 μm ± 1,2 μm ± 0,16 μm
26 26毫米 ± 1,2 μm ± 0.09 μm ± 1.5 μm ± 0,18 μm
36 36毫米 ± 1.5 μm ± 0,11 μm ± 1.9 μm ± 0,20 μm
42 42毫米 ± 1.8 μm ± 0,12 μm ± 2,2 μm ± 0,21 μm
48 48毫米 ± 2.0 μm ± 0,13 μm ± 2,4 μm ± 0.22 μm
56 56毫米 ± 2,3 μm ± 0,15 μm ± 2.7 μm ± 0.24 μm
64 64毫米 ± 2,6 μm ± 0,17 μm ± 3.1 μm ± 0,26 μm
72 72毫米 ± 2.9 μm ± 0,2 μm ± 3,4 μm ± 0.3 μm
80 80毫米 ± 3.2 μm ± 0,2 μm ± 3.7 μm ± 0.3 μm
90 90毫米 ± 3.5 μm ± 0,2 μm ± 4.2 μm ± 0.3 μm
100 100毫米 ±3.9μm ± 0,2 μm ± 4.6 μm ± 0.3 μm
110 110毫米 ± 4.3 μm ± 0.3 μm ± 5.0 μm ± 0,4 μm
120 120毫米 ± 4.6 μm ± 0.3 μm ± 5.4 μm ± 0,4 μm
136 136毫米 ± 5.2 μm ± 0.3 μm ± 6.1 μm ± 0,4 μm
150 150毫米 ± 5.8 μm ± 0.3 μm ±6.7μm ± 0,4 μm
170 170毫米 ± 6.5 μm ± 0,4 μm ± 7.5 μm ± 0.5 μm
190 190毫米 ± 7.2 μm ± 0,4 μm ± 8.3 μm ± 0.5 μm
216 216毫米 ± 8.2 μm ± 0.5 μm ± 9.4 μm ± 0,6 μm
240 240毫米 ± 9.1 μm ± 0.5 μm ± 10.4 μm ± 0,6 μm
268 268毫米 ± 10.1 μm ± 0,6 μm ± 11.6 μm ± 0,7 μm
300 300毫米 ± 11.3 μm ± 0,6 μm ± 12.9 μm ± 0.8 μm

(1)用玻璃校准秤测量值,测量值为25±2σ。
(2)用校准插头尺寸等级为1级的测量值,从60%到70%的视野,测量25次±2σ。

视频库

规格如有变更,恕不另行通知。