Откройте для себя возможности CAD-производства для оптимизации процессов, сокращения отходов и повышения эффективности. Изучите ключевые принципы и инструменты для постоянного совершенствования.
Каждое производимое изделие начинается с цифрового плана, обычно модели автоматизированного проектирования (CAD), созданной с помощью производственного программного обеспечения. Этот трехмерный чертеж или трехмерная модель определяет каждую поверхность, отверстие и размер изделия.
Инженеры используют его для проектирования, тестирования и подготовки деталей к производству. Но иногда возникают проблемы между CAD-моделью и готовым продуктом.
Например, детали могут быть смещены, особенности могут быть упущены из виду, и во время производства могут возникать несоответствия. Эти проблемы приводят к дополнительным затратам и могут отнимать много времени. Вот почему производители объединяют CAD-производство с компьютерным зрением — разделом искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные.
CAD предоставляет точный чертеж, фиксируя точную структуру каждой детали, а компьютерное зрение добавляет визуальный уровень интеллекта поверх него. Оно использует данные с камер и датчиков для проверки, утверждения и отслеживания деталей в процессе разработки продукта.
Вместе системы CAD и компьютерного зрения могут оптимизировать критически важные рабочие процессы и поддерживать интеллектуальное производство в рамках перехода к Индустрии 4.0. Индустрия 4.0 интегрирует передовые цифровые технологии, такие как ИИ и автоматизация, в производство для создания более надежных и эффективных систем.
В этой статье мы рассмотрим, как CAD и компьютерное зрение могут устранить разрыв между проектированием и исполнением. Начнем!
Когда продукт создается в процессе интеллектуального производства, он начинается с цифрового плана, созданного в CAD. Инженеры используют CAD для определения каждой детали и обеспечения оптимизации конструкции для эффективного производства. От аддитивного производства до окончательной сборки, все дальнейшие процессы зависят от точности данных CAD.
После создания CAD-моделей они передаются в программное обеспечение автоматизированного производства (CAM). CAM-решения преобразуют цифровой проект в инструкции для производства, генерируя траектории инструментов, которые определяют точные движения режущих инструментов, и G-код — язык программирования, используемый машинами для выполнения этих движений. Затем эти инструкции отправляются на станки с числовым программным управлением (ЧПУ) и другие автоматизированные инструменты, которые режут, сверлят и формируют сырье для создания деталей, соответствующих исходному CAD-проекту.
CAD-модели также можно использовать для проведения симуляций, тестирования различных операций механической обработки и поддержки контроля качества для машинистов в цехе. Интересно, что данные CAD-проектирования можно даже отправлять непосредственно на установки 3D-печати для быстрого прототипирования или мелкосерийного производства.
CAD обеспечивает основу для проектирования. Но чтобы превратить этот проект в точный физический продукт, производителям нужна обратная связь в реальном времени из цеха. Именно здесь компьютерное зрение играет ключевую роль.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают основные задачи машинного зрения, такие как обнаружение объектов, которое идентифицирует и определяет местоположение элементов на изображении, и сегментация экземпляров, которая разделяет отдельные объекты путем маркировки каждого пикселя. Эти возможности помогают производителям отслеживать производство, обнаруживать дефекты и обеспечивать качество на протяжении всего процесса.
Далее давайте подробнее рассмотрим, как это работает на различных этапах производства.
Создание CAD-модели с нуля требует времени. Это особенно медленно при работе с устаревшими системами или пользовательскими компонентами, для которых нет готовых цифровых проектов. Такие методы, как сканирование в CAD, могут ускорить процесс преобразования физических объектов в цифровые CAD-модели.
Устройства 3D-сканирования можно использовать с компьютерным зрением для захвата формы, особенностей и размеров компонента. Затем система сканирования в CAD может идентифицировать поверхности, отверстия и края, автоматически преобразуя их в CAD-геометрию.
Это ускоряет итерации проектирования, позволяет создавать модели для 3D-печати и предоставляет машинистам гибкие возможности CAM для прототипирования. Преобразование сканов в CAD особенно эффективно, когда речь идет об обратном проектировании, где существующие физические детали необходимо оцифровать для перепроектирования или воспроизводства.
В производственном цехе даже небольшие ошибки сборки могут привести к серьезным проблемам с качеством, особенно в таких отраслях, как автомобилестроение. Для решения таких проблем производители используют дополненную реальность (AR) и компьютерное зрение для управления сборкой. AR накладывает цифровую информацию на реальное изображение, помогая работникам следовать точным инструкциям без переключения на отдельные экраны или руководства.
Системы компьютерного зрения могут отслеживать положение и ориентацию каждого компонента в режиме реального времени. Если деталь отсутствует или неправильно выровнена, система отмечает проблему и накладывает корректирующие указания на AR-гарнитуру техника. Это позволяет командам немедленно выявлять ошибки и поддерживать стабильное качество в цехе.
Например, в автомобильной сборке AR может проецировать CAD-макет двери автомобиля на физическую раму, показывая точно, где должны быть размещены каждый винт, ручка и компонент. Это гарантирует, что каждая деталь установлена в правильном положении и последовательности.
После изготовления продукта следующим шагом является обеспечение его соответствия исходному CAD-проекту. Решения компьютерного зрения могут автоматизировать этот процесс проверки, сравнивая изготовленный продукт с его CAD-проектами.
Системы технического зрения используют такие методы, как обнаружение объектов, сегментация и оценка позы, для оценки формы, размера, размещения и качества поверхности. Эти проверки могут выполняться во время производства в рамках контроля качества, что позволяет командам выявлять проблемы, не останавливая линию.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, делают это возможным, обнаруживая недостающие элементы или дефекты поверхности в режиме реального времени. При интеграции с CAD, проверки качества на основе машинного зрения могут сравнивать готовую продукцию с проектными спецификациями, выявляя ошибки до упаковки или отгрузки.
Теперь, когда у нас есть лучшее понимание рабочих процессов CAD и производства на основе CAD с использованием компьютерного зрения, давайте подробнее рассмотрим некоторые реальные приложения.
При производстве автомобилей и самолетов размещение каждой детали, включая гайки, болты, заклепки и т. д., должно быть точным. Выполнение этого вручную имеет много ограничений, таких как ошибки, допущенные человеком, и задержки.
Например, один неправильно выровненный заклепка на фюзеляже самолета может поставить под угрозу структурную целостность, а в автомобилестроении неправильно установленный датчик или кронштейн может привести к сбоям в системе или отзывам.
Отличным решением является автоматизация контроля качества с использованием Vision AI. Эти системы используют камеры, датчики и AI для выявления дефектов, измерения деталей и перепроверки правильности их размещения, что делает производство более быстрым, точным и безопасным.
Аналогично, такие задачи, как шлифовка, полировка или обрезка, требуют высокой точности. Выполнение этих задач вручную иногда может привести к дефектам, которые могут быть дорогостоящими для исправления в дальнейшем.
Использование роботов с машинным зрением может снизить вероятность возникновения подобных дефектов. Эти роботы используют 3D-зрение для сканирования детали и сравнения ее с CAD-моделью. Затем они выполняют операции по финишной обработке с высокой точностью, основываясь на результатах сравнения.
Например, если литая деталь имеет лишний материал, робот точно знает, где он находится и сколько нужно обрезать, основываясь на CAD-проекте детали. Эти установки часто полагаются на точное CAM-программирование, где квалифицированные программисты оптимизируют процессы обработки и движения роботов на основе CAD-данных.
Объединив CAD CAM-процессы с Vision AI, производители могут стабильно поддерживать более высокое качество даже для самых сложных деталей. Эти процессы не только повышают качество, но и делают массовое производство более надежным.
Исправление ошибок сборки в аэрокосмической отрасли является дорогостоящим и трудоемким. Чтобы предотвратить их, многие аэрокосмические компании внедряют системы дополненной реальности, интегрированные с компьютерным зрением и CAD-моделями.
Например, Northrop Grumman, мировой лидер в области аэрокосмических и оборонных технологий, использует AR-гарнитуры для помощи в сборке сложных систем, таких как спутники. Они используют программное обеспечение CAD/CAM для создания полномасштабных цифровых моделей, которые затем проецируются на физический космический аппарат во время строительства. Компоненты и инструкции появляются именно там, где это необходимо, и наложения остаются выровненными по мере перемещения техников. Это руководство в реальном времени ускоряет сборку и значительно сокращает дорогостоящие переделки.
Вот некоторые преимущества интеграции Vision AI с CAD-системами:
Несмотря на преимущества компьютерного зрения в CAD-CAM производстве, необходимо учитывать некоторые проблемы реализации. Вот несколько ключевых факторов, которые следует иметь в виду:
Компьютерное зрение переопределяет роль CAD в производстве, обеспечивая более интеллектуальные проверки и бесшовные циклы от проектирования до производства. То, что когда-то требовало часов ручных проверок, теперь происходит в режиме реального времени, сокращая количество ошибок и предоставляя командам больший контроль. Производственная отрасль переходит к операциям, управляемым данными и ориентированным на проектирование, при этом Vision AI становится основным компонентом современных систем CAD/CAM.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Откройте для себя компьютерное зрение в производстве и ИИ в автомобильной промышленности, посетив страницы с нашими решениями. Чтобы начать интегрировать компьютерное зрение в свои рабочие процессы, ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования.
