生产过程中的在线检测

典型的在线检测过程包括扫描、测量和控制，所有这些都在高度优化的流水线操作流程中执行，以跟上工厂的生产速度。

以下总结了检测过程中的关键处理步骤：

•触发器引发轮廓扫描或区域扫描

•通过组合这些图像文件，生成高密度3D点云The Inspection Cycle in Context

•使用内置测量工具计算测量值

•对照预设公差检查测量结果

•通知工厂网络和设备“合格/不合格”决定

用3D智能传感器实现在线检测

Gocator围绕实时数据处理流水线进行设计，包括触发、3D点云生成、零件分割、零件旋转、零件分割、测量和“合格/不合格”判定输出。

这套流水线操作完全作为Gocator的内置功能而实现，并且可以通过基于Web浏览器的用户界面轻松设置，提供对扫描（曝光、分辨率、过滤等）、测量（锚定、基于点和点击的工具、脚本）和控制输出（PLC、机器人、以太网或直接I/O）。

实现更快的速度

Gocator Accelerator (GoX)是一个基于PC的应用程序，用户可以实现更快的数据处理速度，进一步缩短检测周期。GoX有效地将Gocator扫描数据重定向到PC，进行后端测量和决策处理。

现在检查流水线运行在两个组件（传感器和PC）上，解决了数百个大部件的测量或扫描、需要比一个传感器能提供的更多处理能力或内存的情况。

利用多传感器网络

在“智能”自动化工厂中，可能使用Gocator多传感器网络来扫描大型或者复杂工件或捕获同一部件的多幅视图。从多个传感器收集数据、拼合并生成单个3D点云进行微米级测量。GoX进程可在多台PC上运行，管理在工厂运行的数百个Gocators。这就是分布式“智能”处理为工厂带来的强大功能。

结论

通过Gocator的内置实时数据处理生产线，以及使用Gocator加速器在传感器和PC之间分配处理的能力，今天的工厂实现了一个有效的检测解决方案，可以在线对制造零件、组件和成品实现100％的质量控制。

智能3D传感器可以实现100%质量控制！

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