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      工業機器人在PCB行業的應用

      發布時間: 2018-11-12 10:11:22 來源:新戰略機器人全媒體

      核心提示: PCB行業是技術密集型和資金密集型行業,但也依然是勞動密集型行業,大量的自動化設備是需要人工操作和流水線作業的,一個中等規模的PCB企業就有數千名員工。

      PCB行業是技術密集型和資金密集型行業,但也依然是勞動密集型行業,大量的自動化設備是需要人工操作和流水線作業的,一個中等規模的PCB企業就有數千名員工。隨著產業轉移與升級、新勞動合同法的實施,經濟結構轉變帶來的城市生活成本上升,以及80、90后員工隊伍管理難度和流動性大等因素,PCB廠商正經受著越來越嚴重的用工短缺與勞動力成本上升的挑戰,及隨之帶來的對生產計劃、產品質量和盈利能力的影響。

      與此同時,隨著機器人性能的提升和價格的下降,以“自動化設備+工業機器人操作”取代傳統的“自動化設備+人工操作”的生產模式將成為PCB行業轉型發展的趨勢。

      工業機器人在PCB行業應用案例

      工業機器人早期主要應用于汽車制造業,在汽車生產過程中完成焊接、裝配、搬運、噴涂等工作,這些環節對機器人的精度、速度要求并不高。但PCB行業情況相對復雜,機器人在PCB行業的應用主要體現在各工序的上下料、翻轉、分揀、定位及檢測等功能上,要替代人工配合PCB板加工設備和檢測設備的操作。由于PCB板的多樣性和復雜性,有單層板、雙層板、多層板、柔性板、軟硬結合板、無孔板和多孔板等,導致了對前端執行機構要求較多;還有對定位精度的要求和對工作節拍的要求,所以在工業機器人應用時對機器人技術和集成技術的要求也較高。我們經過近兩年在行業里的摸索和實踐,努力幫助客戶解決問題,滿足客戶的需求,也積累了行業應用的經驗。

      下面重點介紹三種機器人有代表性的應用案例:

      1、六軸多關節機器人用于AOI檢測工序

      傳統的AOI掃描機器都是靠人工放板、翻板和收板,一個人看管兩臺機器,每天做著重復單調的動作,而且剛制作好的線路板還會散發出刺鼻的氣味對人體帶來一定的傷害,AOI掃描機器散發的紅外光也是一個隱形的殺手。我們用一臺六軸多關節機器人,替代工人負責兩臺AOI的放板、翻板和收板,每班可以完成七百多塊PCB硬板的收放,綜合效率可以達到1塊/min(其中包括AOI機器掃描時間)。若能進一步將與收放板機配合的上下料運輸線,連接上AGV做固定線路轉運,就可以實現上下工序的完全自動化生產了。


      2、SCARA機器人用于線路板線圈檢測工序

      目前多層板線圈短路的整套檢測設備市面上還寥寥無幾,大多數檢測設備都是依賴于人工,孔徑大的PCB板子是人工將板子放到檢測設備上面然后開啟設備檢測,孔徑小的PCB板子需要人工拿著設備(探頭)去對每一個線圈進行檢測。我們利用SCARA機器人可以完成配合檢測設備的上下料和對位放置,實現一次性對大孔徑的板子所有的線圈經行檢測;對小孔徑的板子,我們利用SCARA設備執行端固定探頭,通過視覺定位,用探頭對每一個線圈進行檢測,我們的設備也有效地避免了人工操作時因為線圈孔徑小或孔徑多而出現漏檢。與人工操作相比可以顯著提高檢測測效率,并避免因漏檢導致的質量問題。


      3、DELTA機器人用于小線路板成品裝盒工序

      現有的FPC裝盤都是靠人工一個一個撿起來并放到吸塑盤里面,由于FPC軟而且薄在撿的時候很不方便因此效率會大大降低,Delta800加上一套視覺系統可以從凌亂的FPC堆里面挑出合格的然后按照要求擺放到吸塑盤里面,效果不遜于人工。他的速度可以達到60片/min,完全可以取代人工去進行分揀裝盤。


      工業機器人在PCB行業應用前景

      目前工業機器人在PCB行業的應用還剛剛起步,還面臨很多需要解決的問題。PCB行業很多作業線是非標產品,在機器人應用過程中要受到現有作業空間的局限,受到原有設備能力的限制,面對不同PCB板材質因素的影響,還要考慮應用各種傳感器提高機器人的智能化,同時還要考慮為廠家培訓一批可以操作和維護機器人的員工。

      未來工業機器人在PCB行業的應用將呈現以下趨勢:

      1、從單站或單線應用,到多線應用。現有PCB企業想全面引入機器人實現自動化生產較為困難,需投入大量資金進行改造,但可以就具備條件的單站和單線進行分步改造,待取得明顯收效后,再逐步擴大應用范圍。

      2、從單純機器人的應用到與AGV等其他智能裝備相結合的應用。現有個工序生產線間的物料傳送大部分為人工操作,可以分布實施以機器人和AGV結合實現物料的有序傳送。

      3、現有工廠以局部應用為主,新廠建設將做整體規劃,直接導入機器人及AGV的應用。

      4、通過工業機器人與物聯網的結合,將使制造過程更智能化和柔性化。

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