Merilni sistem za kontrolo dimenzijskih odstopanj ohišja žarometaHABJAN, JURE (Avtor) Špiclin, Žiga (Mentor) žarometmerske točkereferenčni sistemdimenzijska kontrolatoge geometrijske preslikaveumetna nevronska mrežaPythonMagistrska naloga obsega zasnovo, teoretično ozadje in realizacijo merilnega sistema za kontrolo dimenzijskih odstopanj ohišja avtomobilskega žarometa v proizvodnji liniji. Ohišje je poleg leče najbolj pomemben element v tolerančni verigi (sestav neodvisnih dimenzij in geometrijskih lastnosti odstopov od imenskih mer, torej toleranc, ki so medsebojno povezane v sklenjeno verigo, zaporedje) žarometa. Ker se dimenzije ohišja tekom vgradnje notranjih komponent in samega vpenjanja na montažno stojalo lahko spreminjajo, smo zasnovali merilni sistem, ki omogoča zajem meritev direktno v procesu spajanja leče. Sistem je brezkontakten in implementiran na že obstoječe montažno stojalo žarometa in je sestavljen iz laserskih senzorjev razdalje, potrebne periferije in programske kode za zajem in pošiljanje podatkov. Podatke pridobljene z merilnim sistemom smo nadalje shranili v izdelano bazo podatkov za analizo. Za potrebe analize sta bila ustvarjena dva različna algoritma napovedovanja merskih točk leče žarometa. Prvi algoritem temelji na specifični izpeljavi togih preslikav, drugi pa na uporabi umetnih nevronskih mrež. Algoritma sta pomembna zato, ker lahko preko merskih točk na leči kontroliramo geometrijsko točnost žarometa. Uvodni del zajema teorijo toleranc in kontrole procesa. Omenjeno ozadje je potrebno za razumevanje in kasnejše načrtovanje sistema za opisano kontrolo. Prav tako opišemo podane koordinatne sisteme in korelacije med njimi za potrebe razumevanja in nadaljnje obdelave podatkov. Nenazadnje se poglobimo tudi v tolerančno verigo našega primera kontrole dimenzij žarometa, kjer opišemo posamezne, nam relevantne korake v izdelavi žarometa. Osrednji, empirični del, je fokusiran na izbiro konkretnega projekta in žarometa. Opisano je vrednotenje, prav tako izbira in implementacija senzorjev za naš merilni sistem. Za tem so pojasnjeni še zajem in obdelava podatkov zajetih z izbrano senzoriko, v kateri so zavzete vse metode računanja in vključena programska oprema. Predstavimo tudi Excel bazo podatkov, ustvarjeno s Python jezikom, ki je namenjena smiselni hrambi in prikazu rezultatov. Opisani sta še teoriji za oba algoritma napovedovanja merskih točk leče, en z uporabo togih geometrijskih preslikav in drug z uporabo umetnih nevronskih mrež. Na koncu so opisno in grafično predstavljeni podatki pridobljeni z razvitim sistemom. Analiziran je hitro-vzorčni zajem procesa lepljenja leče na žaromet in enkratne meritve vsakega ohišja, zajete skozi daljše obdobje nekaj mesecev. Na realnem primeru tako prikažemo pomembnost hrambe in analize podatkov za detekcijo napak v proizvodnem procesu. Opisana sta tudi testiranje in analiza obeh algoritmov za napovedovanje merskih točk leče, med seboj primerjana in validirana z že obstoječo referenčno merilno metodo v podjetju. Navsezadnje, je bila za analizo pridobljenih podatkov ustvarjenega sistema in izbranega algoritma, ustvarjena izboljšava na montažnem stojalu ohišja žarometa in s slednjim izboljšana dimenzijska stabilnost žarometa. Predstavljene so tudi možne izboljšave in korist uporabe prikazanega merskega sistema za podjetje.20202020-06-12 09:30:01Magistrsko delo/naloga116837VisID: 49881sl