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德國Visometry結構件缺陷視覺檢測Twyn

大型結構件缺陷快速檢測

質量檢測的重要性與行業挑戰

在現代制造業中，質量控制是確保產品符合設計規范、滿足客戶期望的關鍵環節。然而，傳統的外形結構，缺漏的質量檢測方法往往依賴人工檢查，存在效率低下、主觀性強、易受人為因素影響等問題。隨著產品復雜度的增加和市場競爭的加劇，企業迫切需要更高效、準確的檢測手段。

Twyn的使命

Twyn作為一款增強現實（AR）檢測軟件，旨在通過將虛擬模型與實際產品進行實時對比，提供高效、直觀的質量檢測解決方案。本報告將詳細介紹Twyn在各行業的應用案例，展示其在提升檢測效率、降低成本、提高產品質量方面的卓越表現。

 

 

德國Visometry結構件缺陷視覺檢測Twyn

Twyn簡介

Twyn是由Visometry威視美創公司開發的增強現實檢測軟件，專為工業制造中的視覺質量檢測而設計。其核心功能包括：

· 實時檢測： 利用AR技術，將CAD模型與實際產品進行實時對比，快速識別偏差。

· 自動對準： 無需標記物，自動識別和跟蹤被檢測對象，簡化檢測流程。

· 數字化報告： 實時記錄檢測結果，生成可定制的數字報告，便于分享和存檔。

產品研發背景

威視美創公司致力于將增強現實技術應用于工業領域，Twyn的研發初衷是為了解決傳統質量檢測方法的局限性，提供更高效、準確的檢測工具。

產品適用領域

Twyn廣泛適用于以下領域：

· 制造業： 用于零部件檢測、裝配檢查、首件檢驗等。

· 物流行業： 用于進出貨檢驗，確保產品質量。

· 航空航天： 用于復雜零部件的精密檢測。

· 汽車行業： 用于車身、零部件的質量控制。

 

行業背景與市場需求分析

 
行業現狀

隨著工業4.0的推進，制造業正向智能化、數字化轉型。然而，傳統的質量檢測方法已難以滿足高效、精確的需求。企業需要引入先進的檢測技術，以提升產品質量，降低生產成本。

視覺檢測技術的市場潛力

增強現實技術在工業中的應用前景廣闊。Twyn作為AR檢測軟件，為企業提供創新的質量檢測解決方案。

客戶需求分析

企業在質量檢測方面的主要需求包括：

· 提高檢測效率： 減少檢測時間，加快生產節奏。

· 降低返工率： 及時發現并糾正生產中的偏差，減少返工成本。

· 實現數字化轉型： 通過數字化工具，提高生產過程的透明度和可追溯性。

 

德國Visometry結構件缺陷視覺檢測Twyn

Twyn的應用場景與實際案例

Twyn作為一款革命性的增強現實（AR）檢測工具，已在多個行業中成功應用。以下通過真實案例和數據估算，展示Twyn在效率、成本、精度等方面的卓越表現，并對比傳統檢測方式的不足。

焊接質量控制

案例分析：Chropynska Slovakia

· 傳統方法：焊接前手動檢查零件的位置和方向，利用量具和工裝進行固定和對齊。平均每組焊接部件的檢測耗時30分鐘，人工主觀性強，錯誤率高達8%。

· Twyn解決方案：利用Twyn的AR技術，將CAD模型疊加到實際零件上，僅需平板電腦即可實現零件位置的精準檢測。

· 數據支持：

       o 傳統方式： 每組焊接部件檢測時間30分鐘，錯誤率8%。

       o Twyn方式： 每組焊接部件檢測時間10分鐘，錯誤率降低至1%。

       o 年度節約： 若年均生產10,000組部件，Twyn每年節約約3,300工時，減少返工成本約30萬歐元。

· 客戶反饋：“Twyn不僅讓我們的焊接檢測更高效，還顯著降低了生產成本。”

 

 

首件檢驗（First Article Inspection）

案例背景：航空零部件制造

· 傳統方法：使用三坐標測量機（CMM）對首件產品進行逐項檢測，耗時長，需將零件運至檢測室。

· Twyn解決方案：操作員直接在生產線上使用Twyn進行實時檢測，減少了零件運輸和檢測時間。

· 數據支持：

       o 傳統方式： 每件首件檢測耗時4小時，需安排專人操作CMM設備。

       o Twyn方式： 檢測耗時1小時，操作員可同時完成其他任務。

       o 年度節約： 若每月需檢測50件首件，Twyn每年可節約1,800工時，減少設備使用成本約10萬歐元。

· 客戶收益：提高了檢測效率，同時確保了批量生產前的質量一致性。

 

 

進出貨檢驗（Incoming & Outgoing Inspection）

案例分析：Krone

· 傳統方法：通過人工抽檢來料，抽樣比例為10%，檢測結果無法全面反映整批貨物的質量。

· Twyn解決方案：使用Twyn對整批貨物進行高效檢測，結合AR技術實時記錄檢測結果，生成數字化報告。

· 數據支持：

       o 傳統方式： 100件來料中僅抽檢10件，漏檢率可能高達20%。

       o Twyn方式： 全量檢測100件，漏檢率降至5%。

       o 時間節約： 若每批次貨物需檢測1,000件，Twyn可將檢測周期從5小時縮短至2小時。

· 客戶收益：檢測效率提升150%，退貨率減少30%，整體生產停工時間減少了20%。

 

夾具和治具制造

案例背景：模具制造企業

· 傳統方法：制造夾具時依賴人工測量和反復調整，精度受到人為誤差的影響，合格率僅為85%。

· Twyn解決方案：Twyn實時對比CAD模型和實際零件，快速發現偏差，優化設計過程。

· 數據支持：

       o 傳統方式： 制造夾具調試時間為2天/套，合格率85%。

       o Twyn方式： 調試時間減少至1天/套，合格率提高至98%。

       o 年度節約： 若年均制造500套夾具，Twyn每年可節省約500個工作日。

· 客戶收益：提高了制造效率，減少了原材料浪費，降低了整體生產成本。

 

 

 

 

裝配檢查

案例背景：工具設備生產商，它們通常是定制的，創建起來既復雜又昂貴，并且需要在構建*終工具之前通過多次迭代進行優化。

· 傳統方法：裝配后依賴人工目測和工具檢查，裝配錯誤率為5%。

· Twyn解決方案：Twyn通過AR技術實時對比裝配完成品與CAD模型，快速發現錯誤。

· 數據支持：

       o 傳統方式： 每條裝配線每天處理500件產品，檢測時間2分鐘/件。

       o Twyn方式： 檢測時間縮短至1分鐘/件，裝配錯誤率降至1%。

       o 年度節約： 每條裝配線每天可節省約8小時工時，全年節省約2,000小時。

· 客戶反饋：
“Twyn大幅降低了裝配錯誤率，為我們節省了大量返工成本。”

 

大型零件現場檢驗（Large Part On-Site Inspection）

案例背景：火車車廂設備制造商-聯誠集團（中車）

· 傳統方法：大型零件檢測需運輸至檢測實驗室，運輸時間長且費用高。

· Twyn解決方案：Twyn實現現場檢測，無需運輸設備，大幅節約了時間和成本。

· 數據支持：

      o 傳統方式： 每件葉片檢測時間為5小時，運輸成本為500歐元/件。

      o Twyn方式： 檢測時間減少至2小時，無需運輸。

      o 年度節約： 若每年檢測1,000件葉片，Twyn可節約3000小時，節省50萬歐元運輸費用。

· 客戶反饋：“Twyn幫助我們靈活完成現場檢測，提高了整體生產效率。”

 

 

白車身質量檢測（Body-in-White Construction）

案例背景：汽車制造商-Twyn用于驗證車身框架具有所有幾何特征，包括焊接點和螺栓，正確定位。這一步驟至關重要，是實現檢測內飾（如門鎖和把手、電子元件和座椅）、底盤子組件、各種管路和發動機，這是無縫集成的先決條件。

· 傳統方法：使用固定檢測設備，調試時間長，適應性差。

· Twyn解決方案：Twyn可快速調整檢測計劃，應對不同車身型號的需求。

· 數據支持：

      o 傳統方式： 每輛車身檢測時間為2小時。

      o Twyn方式： 檢測時間減少至1小時，檢測精度提升至0.2mm。

      o 年度節約： 若年產50,000輛車，Twyn可節省50,000工時，減少20%的返工率。

 

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Twyn的技術實現與競爭優勢

 
技術實現

Twyn通過增強現實技術實現對實際物體與虛擬CAD模型的實時對比，以下是其核心技術特點：

· 實時疊加： 使用高精度算法將CAD模型疊加到實際產品上，實現動態、實時的偏差檢測。

· 自動對準： 通過幾何特征或物理標志點自動識別檢測對象，省去復雜的手動對齊步驟。

· 多樣化設備支持： 可在平板電腦等便攜設備上運行，適應多種生產環境。

· 直觀偏差標記： 檢測結果以顏色、符號等方式直觀呈現，便于操作員快速理解并采取行動。

 

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未來發展前景

技術迭代方向

· 結合人工智能的智能檢測：自動分析檢測結果并提出優化建議，實現預測性質量控制。

· 全自動化檢測：結合機器人技術，實現從數據導入到檢測完成的全流程自動化。

 

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結論

Twyn不僅是一款技術先進的檢測工具，更是推動企業實現智能制造和數字化轉型的重要驅動力。通過實際案例和客戶反饋，本報告展現了Twyn在提升檢測效率、優化生產流程和降低返工成本方面的卓越表現。