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精密五金
  • 发布日期:2015-08-10 19:08:57
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随着产品的不断推陈出新,市场竞争也在不断的加剧,要求工艺装备企业能够提供更加大型、精密、复杂的模具与工装产品,同时要求更加的经济快速、交货期更短。在这种情况下,要求模具制造技术需要不断的提升,满足信息化、数字化、精细化、自动化和现场化的要求,凭借快速原型再造技术和逆向工程技术,完成柔性化、敏捷化的制造,并以数字流形成企业制造信息的闭环。
冲压模质检方案-现场大型测量技术
以汽车覆盖件模具为代表的冲压模具,在其加工生产、研合、试制、制件等领域均对测量技术提出了严格要求。这包括铸件毛坯的准备、复杂型面的加工与测试、模具试制和合模分析等领域,鉴于冲压模具尺寸重量大、外形复杂,更多需要现场型的测量系统贯穿其加工、制造、装配研合、试模合模乃至制件测量与复制修复全过程。

01铸件加工环节
冲压模毛坯铸件的加工,目前流行消失模加工手段,即采用油泥、树脂、塑料泡沫等软材料加工成消失模。传统的消失模加工方式为雕刻机或重型数控加工机床,这些加工方案存在加工尺寸受限、需要固定地基且投资大等局限。ROMOCUT柔性机器人铣削系统克服了上述缺陷:可移动,不需要地基和机房,可实现多机位移动加工从而实现高精度加工范围的无限扩展,还可针对塑料泡沫材料配置空心铣刀和真空除屑系统,确保整洁无污染的加工环境。ROMOCUT,是传统消失模铣削系统的新一代替代品。

02现场测量环节
冲压模加工阶段,最为高效的测量方案首推便携式现场测量方案——以开机即可测量、灵活小巧且适用于隐藏点测量为优势的关节臂,以高效率大面积获取曲面点云为优势的拍照式测量系统和以高精度大尺寸测量范围取胜的激光跟踪仪,当然,也包括能够在工序中实时反馈加工结果的在机测量方案。现场测量解决方案的优势在于能够为实现模具高效率可视化加工提供及时的参考数据。

03试模
通过对凹凸模的合模分析和对试制件的形状以及回弹进行分析,调整修改模具,最终获得正确的制件外型。大尺寸曲面形状是冲压模及其制件的显著特点,因此,模具型面点云与其CAD的比对是最为高效的数据分析手段。Cognitens WLS400拍照式测量系统能够在不受震动和光照影响的苛刻工业环境中,实现单次大面积、高精度点云的高速获取,并对点云实现虚拟装配、批量数据统计分析等数据处理。Cognitens WLS400能够完成模具、工装及其制件各环节多检测任务,可用于模具从加工到交付的全过程质控。

04精密测量
冲压模具的模架是传递压力、保证模具位置精度的部件,上面的导柱、导套、导正销的位置精度要求很高。通用型精密测量设备固定式(桥式、龙门式、悬臂式)测量机,可以完成高精密级别的质量验证。DEA龙门式测量机采用开敞式结构和地基式平台,不受承重限制,便于大型冲压模具的就位和上下料。

05设备调整
利用冲压模具冲压制件时,通常要对加工设备进行精度找正。Leica绝对跟踪仪是大型设备找正、安装、校准的理想方案。采用独特的PowerLock自动目标锁定功能,在配备反射球时,Leica绝对跟踪仪能够在条件复杂的车间环境下实现高达160m范围内的精密找正与检测。 

 

06制件检测
对冲压件的位置与形状进行验证,将决定模具是否可以交付,而快速、可重复完成冲压件曲面的数据采集与评价分析是完成制件测量与分析的关键。配备新型CMS系列激光扫描仪的固定式测量系统(桥式、龙门、悬臂测量机)能够实现冲压制件曲面的自动化高效检测。CMS具备自动曝光等良好的适应性,能够适应不同材质与颜色、不同亮度的各种材质,可变线宽、可变点距的智能特点,使得制件曲面点云获取更为高效。成熟的制件生产线上的高节奏现场质控,可采用Cognitens WLS400A机器人自动化拍照式测量系统。

07检具
检具是生产线上大批量零部件的检验基准,根据检具的不同精度要求,可以选择固定式测量设备或者便携式现场测量设备。

08复制与修复
成功交付的模具需要归档,使用中的成品模具需要随时质控以修复磨损或者进行复制。 Cognitens 拍照式测量系统和配有高效激光扫描测头的ROMER绝对关节臂能够高效采集模具点云数据,并进行CAD数据比对分析,或者辅助逆向造型。
  

模具企业信息化
现代化模具高效生产的信息化、网络化离不开数字化检测的支撑。PC-DMIS EMS企业级数字化测量解决方案,贯穿产品设计、加工、质量保证、数据处理与分析等整个产品生命周期,通过基于PC-DMIS核心技术的一系列软件包,建立高效的测量系统,整合集成所有检测环节来自不同数字化检测设上采集的产品数据,并将海量数据处理成为直观的有价值的可视化分析报告,以网络等更为直接的方式供公司内外各相关部门共享,不但关注底层检测操作层面提高操作效率、提升工作简易度、降低工作强度,还关注管理层检测设备和检测数据的管理和监控,以期促进更及时更适用的决策。PC-DMIS EMS设计的目标就是更好的实现零件产品全生命周期过程中质量信息的整合和分享,为生产决策提供更高效的信息支撑。


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