Rozwiązywanie problemów dotyczących przecieków w zespołach drzwi samochodowych

 

Scanning and Inspection Pty skorzystała z PolyWorks® i analizuje relacje pomiędzy ramą drzwi a nadwoziem w czasie krótszym niż 1 godzina.

 

Producenci wiedzą, kiedy coś idzie nie tak, ale znalezienie przyczyny jest często znacznie bardziej skomplikowanym procesem. Związane z tym dochodzenie pochłania czas, pieniądze i zasoby. Nawet gdy problem zostanie już ostatecznie zidentyfikowany, wprowadzenie ilościowych korekt to kolejny etap w celu jego usunięcia. Czasami wyprodukowana część różni się od części zaprojektowanej lub różni się od tego, jaka powinna być lub była w przeszłości, ale jak bardzo, gdzie i w jakim kierunku? Dla dużego australijskiego producenta samochodów znalezienie przyczyny nieszczelności w zespołach drzwi stanowiło priorytet.


ModelMaker Z70 zamontowany na FaroArm

Wyzwanie

Producent samochodów miał ostatnio do czynienia z jednym z takich nieuniknionych scenariuszy produkcyjnych. Napotkał on różnice w dopasowaniu niektórych produkowanych i montowanych przez siebie uszczelek drzwi kabiny pasażerskiej. Widać było, że niektóre samochody, które zostały wyprodukowane w jednej partii produkcyjnej, były zgodne z oczekiwaniami, a drzwi i uszczelki idealnie pasowały do reszty nadwozia. Jednak pojazdy schodzące z linii produkcyjnej w późniejszym czasie na etapie testów wykazywały brak wodoszczelności. Pierwsze zadanie dotyczyło zlokalizowania punktów, przez które przedostawała się woda, natomiast bardziej skomplikowana analiza odnosiła się do relacji pomiędzy ramą drzwi a nadwoziem. Wyzwaniem było jednak określenie różnicy w stosunku do szczelnych pojazdów oraz ustalenie, jak duży jest wyciek, w którym miejscu i w jakim kierunku.

Jeśli jedna partia zespołów po produkcji nie miała problemów z nieszczelnością, a inne wyprodukowane w późniejszym okresie były nieszczelne, musiały istnieć jakieś różnice strukturalne. Czym różni się problematyczny zespół ramy drzwi od swojego odpowiednika w zgodnym pojeździe? Aby stwierdzić, jakie zmiany należy wprowadzić podczas produkcji, klient musi być w stanie określić ilościowo rozbieżność. Trzeba ocenić związek i różnice pomiędzy „dobrymi” i „złymi” zespołami ram drzwi. Przeprowadzono szczegółową analizę porównawczą, a dzięki najnowszej technologii skanowania laserowego i pakietowi oprogramowania PolyWorks była ona możliwa w ciągu kilku godzin.

Rozwiązanie

Pozyskiwanie danych

Aby szybko i sprawnie wychwycić informacje dotyczące powierzchni, specjaliści ze Scanning and Inspection wykorzystali skaner laserowy zamontowany na ramieniu przegubowym. Skaner laserowy wykorzystany w tym przypadku to ModelMaker Z70, zdolny do digitalizacji powierzchni z niezwykłą gęstością 0,05 mm x 0,05 mm, czyli około 400 punktów na milimetr kwadratowy. W rezultacie otrzymujemy realistyczną, trójwymiarową cyfrową reprezentację części oraz liczne dane do przekształcenia w użyteczne informacje. Skaner pobiera odniesienie 3D z przenośnej maszyny współrzędnościowej, w tym przypadku Platinum FaroArm, która dokonuje pomiarów z powtarzalnością od ±0,051 mm w zależności od rozmiaru. Ramię FaroArm i skaner laserowy MMZ70 przewieziono na miejsce dzięki wytrzymałemu statywowi, co pozwoliło na wygodne ustawienie sprzętu w pobliżu drzwi samochodu. Zebranie niezbędnych danych dotyczących powierzchni zajęło zaledwie kilka minut na samochód.

 

Proces PolyWorks

Po zebraniu danych ze skanowania rozpoczął się etap analizy. Korzystając z programu PolyWorks, specjaliści z firmy Scanning and Inspection Pty Ltd. wirtualnie nałożyli dane zeskanowane laserowo z „nieszczelnego” samochodu na dane z samochodu „zgodnego” oraz przeprowadzili zaawansowane analizy pomiarowe i porównawcze. Przed wykonaniem analiz porównawczych trzeba było jednak przetworzyć chmurę punktów w programie PolyWorks.

 


Pozyskiwanie danych

Ulepszenie wyrównania skanu

Na etapie pozyskiwania danych wykonano kilka przejść skanera. Każda łatka skanowania jest automatycznie wyrównywana przy użyciu natywnej technologii wyrównywania ramienia przegubowego, zapewniającej odniesienie przestrzenne dla zmieniającej się lokalizacji skanera laserowego. Większość chmur punktów pozyskanych przez skaner laserowy jest osadzona na innych, które zostały już uwzględnione przez inne przejścia skanera. Niektóre fragmenty są w związku z tym mierzone więcej niż raz. Te obszary wielowarstwowych danych nazywa się obszarami nakładania się.

Aby ulepszyć chmurę punktów uzyskaną z przenośnej maszyny współrzędnościowej, moduł PolyWorks IMAlign wykorzystuje obszary nakładania się do ponownego wyrównania wszystkich skanów. Najpierw przeprowadzono analizę odchylenia na uzyskanej chmurze punktów. PolyWorks automatycznie oblicza średnie odległości pomiędzy nakładającymi się skanami i wyświetla kolor reprezentujący wartość odchylenia. Użytkownicy mogą szybko zidentyfikować skany, które wykraczają poza tolerancję i które można poprawić poprzez ponowne wyrównanie.

Następnie, wykorzystując technologię wyrównania PolyWorks, wykonano ponowne wyrównanie. Aby zapobiec przesunięciom pomiędzy sąsiednimi łatkami, dla każdego skanu automatycznie wyznaczanych jest osiem punktów kontrolnych, które ograniczają stopień swobody. Ta cecha odróżnia PolyWorks od innych rozwiązań do wyrównywania skanów, w których często występują problemy z przesunięciem podczas wyrównywania skanów. Po wykonaniu ograniczonego wyrównania, obliczana jest nowa analiza odchylenia i wyświetlana jest mapa kolorów.

Ostatni etap polega na stworzeniu jednowarstwowego modelu chmury punktów poprzez inteligentne uśrednienie wszystkich nakładających się skanów przy użyciu technologii redukowania nakładania się PolyWorks. Powstałą chmurę punktów można teraz przekształcić w powierzchnię, która posłuży do dalszych analiz, takich jak porównania poszczególnych drzwi. Metoda skanowania była taka sama zarówno dla samochodów „nieszczelnych”, jak i „dobrych”. Z ram okiennych i drzwiowych usunięto wszystkie listwy obwodowe, odsłaniając jedynie poprodukcyjne, konstrukcyjne elementy stalowe. Drzwi były zamknięte podczas całego procesu gromadzenia danych, a odpowiednie obszary powiązane z nieszczelnymi uszczelkami zeskanowano przy użyciu lasera MMZ70.

W miarę przesuwania laserowego paska po powierzchni, który zbiera dziesiątki tysięcy punktów 3D na sekundę, na ekranie komputera pojawiała się kolejna powierzchnia. Możliwość wyświetlania chmury punktów w czasie rzeczywistym oznacza, że obszary pominięte lub nadal wymagające skanowania można zidentyfikować w czasie pomiaru i w konsekwencji uwzględnić.


Tworzenie modelu wielokątnego

Tworzenie modelu wielokątnego

Aby porównać powierzchnie „dobrych” i „złych” zespołów ram drzwi, firma Scanning and Inspection musiała przekonwertować chmury punktów na coś, co można wykorzystać jako powierzchnię. PolyWorks błyskawicznie przekształcił dziesiątki milionów punktów z chmury punktów w siatkę triangulacyjną. Program użył każdego z punktów jako węzłów dla milionów małych trójkątów.

Aby dokładnie opisać poszczególne kształty zeskanowanego obiektu, PolyWorks używa mniejszej ilości trójkątów dla bardziej spójnych fragmentów powierzchni samochodu i większej ilości trójkątów, gdy konturowanie jest skomplikowane, opierając się o wartości tolerancji określone przez użytkownika. Parametry najbliższego sąsiada i odległości wyszukiwania również określa się przed konwersją, aby utworzyć powierzchnię triangulacyjną i zredukować do minimum nieodłączny szum digitizera.

Porównanie poszczególnych drzwi

Przy użyciu skomplikowanej metody „najmniejszych kwadratów” i analizy powierzchni, dwa triangulacyjne i zoptymalizowane zestawy danych ze skanowania laserowego ułożono jeden na drugim i wyrównano przy użyciu technologii najlepszego dopasowania PolyWorks. Następnie PolyWorks opracował kolorowy wzór rozmieszczenia wskazujący porównanie obu zespołów. Powstała w ten sposób kolorowa mapa błędów pozwala łatwo wyróżnić wzorce, które określają stosunek „złych” drzwi samochodu, w których występują wycieki, do „dobrych” drzwi samochodu.

Słupek B i dolne części drzwi mają jasnozielony kolor, który wskazuje na odchylenie poniżej ±0,5 mm między dwoma zestawami drzwi. Inne obszary, takie jak stalowa rama okienna przyspawana do samych drzwi, zilustrowano na zielono, co odpowiada odchyleniu ±1–2 mm. Wreszcie pomarańczowy obszar, znajdujący się na podwoziu samochodu, również wskazuje odchylenie w granicach ±1–2 mm.

Zatem gdy słupki B obu samochodów były wyrównane z dokładnością do 0,5 mm, ramy okienne nieszczelnego samochodu znajdowały się od 0,5 mm do 2 mm poniżej ramy pojazdu niepodatnego na przecieki, co jest odchyleniem na tyle dużym, by spowodować wyciek.

Korzyści

Inżynierowie ze Scanning and Inspection stwierdzili, że dużo łatwiej będzie zmienić spawy odpowiedzialne za położenie ramy drzwi niż w jakikolwiek sposób dostosować podwozie. Zgrzew w miejscu styku ramy okiennej z drzwiami wyregulowano tak, by rama nie znajdowała się tak nisko (w porównaniu do drzwi, które nie przeciekały).

 

Cały proces kontroli w PolyWorks zajął mniej niż godzinę.

 

Wnioski dotyczyły głównie zastrzeżeń klienta do ramy okiennej pojazdu, a dokładniej do sposobu jej zgrzewania z zespołem drzwi głównych. W związku z procesami spawalniczymi przeprowadzono odpowiednie korekty, aby rama okienna nie była zbyt oddalona od swojego idealnego położenia, określonego w początkowym projekcie CAD.

Dokładność i elastyczność FaroArm i skanera laserowego MMZ70, zastosowanych w połączeniu ze światowej klasy oprogramowaniem PolyWorks, umożliwiły producentowi samochodów:

  • Szybkie zidentyfikowanie źródła problemu z nieszczelnością
  • Dokładny pomiar odchylenia fizycznego „złych” zespołów drzwi samochodowych w stosunku do „dobrych” drzwi (o ile, gdzie i w jakim kierunku)
  • Zmianę procesu montażu poprzez dostosowanie zgrzewu w miejscu styku ramy okiennej z drzwiami
  • Przeprowadzenie całego procesu inspekcji w czasie krótszym niż 1 godzina

Wybierz lokalizację i język

Wybierz swoją lokalizację

Afganistan

Wyspy Alandzkie

Albania

Algieria

Samoa Amerykańskie

Andora

Angola

Anguilla

Antarktyka

Antigua and Barbuda

Argentyna

Armenia

Aruba

Australia

Austria

Azerbejdżan

Bahamy

Bahrajn

Bangladesz

Barbados

Białoruś

Belgia

Belize

Benin

Bermudy

Bhutan

Bolivia, Plurinational State of

Bonaire, Sint Eustatius and Saba

Bosnia and Herzegovina

Botswana

Wyspa Bouveta

Brazylia

Brytyjskie Terytorium Oceanu Indyjskiego

Brunei Darussalam

Bułgaria

Burkina Faso

Burundi

Kambodża

Kamerun

Kanada

Wyspy Zielonego Przylądka

Kajmany

Republika Środkowoafrykańska

Czad

Chile

Chiny

Wyspa Bożego Narodzenia

Wyspy Kokosowe

Kolumbia

Komory

Congo

Congo, The Democratic Republic of the

Wyspy Cooka

Kostaryka

Côte d'Ivoire

Chorwacja

Kuba

Curaçao

Cypr

Czech Republic

Dania

Dżibuti

Dominika

Dominikana

Ekwador

Egipt

Salwador

Gwinea Równikowa

Erytrea

Estonia

Etiopia

Falkland Islands (Malvinas)

Wyspy Owcze

Fidżi

Finlandia

Francja

Gujana Francuska

Polinezja Francuska

Francuskie Terytoria Południowe i Antarktyczne

Gabon

Gambia

Gruzja

Niemcy

Ghana

Gibraltar

Grecja

Grenlandia

Grenada

Gwadelupa

Guam

Gwatemala

Guernsey

Gwinea

Gwinea Bissau

Gujana

Haiti

Heard Island and McDonald Islands

Holy See (Vatican City State)

Honduras

Hong Kong

Węgry

Islandia

Indie

Indonezja

Iran, Islamic Republic of

Irak

Irlandia

Wyspa Man

Izrael

Włochy

Jamajka

Japonia

Jersey

Jordania

Kazachstan

Kenia

Kiribati

Korea, Democratic People's Republic of

Korea, Republic of

Kuwejt

Kirgistan

Lao People's Democratic Republic

Łotwa

Liban

Lesotho

Liberia

Libia

Liechtenstein

Litwa

Luksemburg

Macao

Macedonia, The Former Yugoslav Republic of

Madagaskar

Malawi

Malezja

Malediwy

Mali

Malta

Wyspy Marshalla

Martynika

Mauretania

Mauritius

Majotta

Meksyk

Micronesia, Federated States of

Moldova, Republic of

Monako

Mongolia

Czarnogóra

Montserrat

Maroko

Mozambik

Myanmar

Namibia

Nauru

Nepal

Holandia

Antyle Holenderskie

Nowa Kaledonia

Nowa Zelandia

Nikaragua

Niger

Nigeria

Niue

Norfolk

Mariany Północne

Norwegia

Oman

Pakistan

Palau

Palestine, State of

Panama

Papua Nowa Gwinea

Paragwaj

Peru

Filipiny

Pitcairn

Polska

Portugalia

Portoryko

Katar

Reunion

Rumunia

Russian Federation

Rwanda

Saint Barthélemy

Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha

Saint Kitts and Nevis

Saint Lucia

Saint Martin (French part)

Saint Pierre and Miquelon

Saint Vincent and the Grenadines

Samoa

San Marino

São Tomé and Príncipe

Arabia Saudyjska

Senegal

Serbia

Seszele

Sierra Leone

Singapur

Sint Maarten (Dutch part)

Słowacja

Słowenia

Wyspy Salomona

Somalia

Republika Południowej Afryki

South Georgia and the South Sandwich Islands

Południowy Sudan

Hiszpania

Sri Lanka

Sudan

Surinam

Svalbard and Jan Mayen

Swaziland

Szwecja

Szwajcaria

Syrian Arab Republic

Taiwan, Province of China

Tadżykistan

Tanzania, United Republic of

Tajlandia

Timor Wschodni

Togo

Tokelau

Tonga

Trinidad and Tobago

Tunezja

Türkiye

Turkmenistan

Turks and Caicos Islands

Tuvalu

Uganda

Ukraina

Zjednoczone Emiraty Arabskie

Wielka Brytania

Stany Zjednoczone

United States Minor Outlying Islands

Urugwaj

Uzbekistan

Vanuatu

Venezuela, Bolivarian Republic of

Viet Nam

Virgin Islands, British

Virgin Islands, U.S.

Wallis and Futuna

Sahara Zachodnia

Jemen

Zambia

Zimbabwe

Wybierz swój język