Mesure optique automatique sans intervention de l'opérateur

#1 Mesure automatisée de dimensions, position, forme et rugosité

Les interfaces d'automatisation permettent de réaliser des mesures automatiques, affranchies de l'influence de l'opérateur, de pièces micromécaniques ou de petits éléments de précision sur de larges surfaces. La mesure des paramètres de forme (distances, circularité, planéité, écart de forme, relations de position...) et des paramètres de rugosité ainsi que des paramètres d'arêtes de coupe (rayon, contour, angle...) est basée sur l'interaction entre un administrateur, responsable du développement des programmes de mesure, et un opérateur qui lance la mesure avec une simple solution prête à l'emploi. L'auto-apprentissage est conçu pour un maximum de convivialité et peut être mis en œuvre en seulement quelques étapes, sans connaissance préalable en programmation. La pièce à mesurer est identifiée dans un menu déroulant ou par un code barre. Le programme de mesure correspondant démarre alors automatiquement et l'opérateur de la machine reçoit un procès-verbal de mesure indiquant si les données sont conformes ou non.

Image : Processus d'apprentissage, mesure à l'aide d'un seul bouton, résultat

#2 Planification numérique des mesures

Une liaison CFAO permet de définir des points de mesure, des directions de mesure, etc. dans le fichier CAO de référence de la pièce. Les angles d'inclinaison, les courses en XYZ ainsi que les angles de rotation sont calculés et synchronisés automatiquement. Une simulation donne un aperçu du processus de mesure et permet ainsi une planification fiable des mesures. La définition fastidieuse des positions de mesure sur le composant réel devient obsolète. C'est une solution particulièrement intéressante pour les utilisateurs qui doivent définir et renseigner de multiples positions de mesure sur des composants aux géométries complexes.

Illustration : CADCAM Measure Suite Simulation

#3 Gestion étendue de la base de données

Les programmes de mesure sauvegardés, pour une pièce unique ou pour un lot entier de pièces, sont automatiquement détectés au moyen d'un lecteur de codes-barres. Chaque mesure est ainsi affectée à l'ordre de fabrication correspondant. Des informations telles que l'utilisateur/client final, l'opérateur, la machine-outil, etc. peuvent être ajoutées via des champs modifiables et configurables. Ceci permet, entre autres, de vérifier via l'émission de rapports spécifiques que la production est de qualité constante, ou de détecter et de corriger les éventuels écarts à un stade précoce.

Illustration : Exemple de tableaux de bord de la qualité en temps réel avec un logiciel CAQ externe

#4 Connexion à un ERP et à un système de gestion de la qualité

Nos systèmes de mesure offrent la possibilité de se connecter à un ERP et au système de QM de l'utilisateur final. Cela signifie que les systèmes de mesure peuvent accéder aux valeurs nominales, aux tolérances et aux stratégies de mesure stockées dans l'ERP via DMC ou RFT. En même temps, les résultats des mesures sont introduits dans le système de QM, ce qui permet aux responsables de production d'accéder à toutes les données fonctionnelles pour tous les sites au niveau mondial et de réagir immédiatement aux tendances négatives et positives. La mise en réseau des données de mesure de l'ERP et du système de QM permet également de créer des programmes de mesure à moyen terme, de manière autonome et affranchie de l'influence de l'utilisateur.

Illustration : Intégration du processus d'automatisation

#5 Communication machine à machine

Les installations de production industrielles modernes utilisant des machines et des technologies de mesure connectées en réseau visent généralement une planification adaptative et auto-optimisée de la production. Les capteurs de mesure Bruker Alicona peuvent, entre autres, détecter les composants défectueux. Cette information est automatiquement remontée dans le cycle de production, et la production s'adapte ou se corrige automatiquement. Cela inclut également des flux de travail tels que le serrage et le desserrage automatiques des composants d'une machine-outil et l'appareillage du système de mesure à un robot "Pick & Place".

#6 Algorithmes intelligents de segmentation et classification automatiques

Un certain nombre d'options, permettant une segmentation et une classification automatiques des caractéristiques de surface, complètent ce module d'automatisation. Des algorithmes intelligents d'auto-apprentissage constituent la base d'une méthode permettant de caractériser, segmenter, analyser et classer les surfaces. De là, les paramètres pertinents à l'évaluation de la surface sont automatiquement dérivés et évalués. Bruker Alicona offre actuellement des solutions pour l'analyse de la distribution granulométrique sur les meules et pour l'évaluation des taux de recouvrement en shot peening et en usinage laser.

Illustration : Intelligence artificielle utilisée dans l'analyse des grains de meulage