数控车床测量仪产品资料

时间:2023年08月05日 来源:

在接触式对刀仪应用领域中,可将MidaArm系统用于在车床或车削中心设置刀具以及进行磨损与完整性检查,无论这些车床或车削中心的尺寸如何。MidaArm能够极其准确地检测刀具坐标,并同时获取机床登记簿,从而消除手动输入数据产生的人为误差。MidaArm无需确认过多材料,从而缩短了刀具调节与过程设置时间。MidaArm系统能够快速检测刀具是否有磨损或破损痕迹,它是无监控自动机械加工流程的重要方面。因为系统的设计为灵活的模块化设计,所以很容易将系统用于任何类型的车床,无论使用的刀具与主轴类型如何。MidaArm的安装模式有可拆卸安装与固定安装模式,旨在适应机床设置以及自动化水平。通过E32A电子接口单元,将MidiArm与CNC指令上的标准刀具设置输入一起使用。可将接口用于管理接触式测头及其电源。安装在测头上的LED灯表明刀具何时与测头触头接触以及提供关于测头当前状态的信息。马波斯测量科技可提供高精度磨床测量仪软件。数控车床测量仪产品资料

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可视化对刀仪的主要功能特征之一体现在它的保护系统上,即便在有冷却液或灰尘的情况中,该对刀仪也拥有出色的测量性能。在没有进行检查时,气动百叶窗盖板会保护光学镜片,这些通过机械方式使镜片远离粗糙的机床环境;相反,在测量周期内,**解决方案可解决光学窗口拒收件碎屑与冷却液滴产生的气流。此类双重保护(气动与机械保护)保证用户可获取优异测量结果。因为接口灵活,所以可程控可视化对刀仪,以适应机床类型以及执行测量周期,在真实机械加工条件中进行检查。断刀检测(TBD)是马波斯设计的一个系统,旨在检查刀具的完整性以及保证高质量产品,减少报废数量。机械零件的大批量生产要求非常短的机械加工时间,因此必须尽快完成刀具检测。TBD能够在1秒之内就完成实心同轴刀具的破损检测,这些刀具如:钻头、攻丝刀具以及平端与球端铣刀。双圆盘平面磨床测量仪品牌曲轴检查领域,马波斯Fenar L系统是测量主轴承轴颈直径与轴承销轴颈直径的理想选择,实现高灵活度与精确度。

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马波斯光谱共焦传感器可在线测量锂离子电池的电极极片。锂离子电池的生产采用R2R工艺,其重点在于在线质量测量,用马波斯光谱共焦传感器可以以非接触测量的方式测量涂布层厚度、极片边缘厚度以及控制极片轮廓并检查极片上的涂布层缺陷。从特征的角度来看,实际上马波斯光谱共焦传感器可测量柔性非透明材料,同时测量大于5微米的薄膜层厚度。这就说明马波斯光谱共焦传感器一定程度上保证了高灵敏度和高精度,是一款真正的同步在线方案测量。

即便在**复杂的操作环境中,光学传输接触式测头可使机械加工中心更有效率并且提高了自动化程度,从而缩短周期时间以及降低报废件百分比。零件定位与对准操作使得用户不再需要对零件进行任何操作。除自动化的零件尺寸检测外,马波斯SW还为机床CN提供了后来机械加工流程所需的所有反馈。由于适当优化的软件周期和易于理解的图形界面,操作员/机器集成过程是即时的。VOS系统的设计目的是为机床提供所有必要的反馈,以便直接干预零件加工过程,减少废品数量。该系统还可以连续监测刀具的磨损情况,以提高加工效率。调制光传输系统保证了对干扰的高抗扰度,并使在同一工作区域管理多达4个探头成为可能。因此,3轴或5轴机床**了该系统的理想环境,在这种环境下,可以使用同一接收器同时执行零件检查和刀具检查。Marposs软件循环的设计目的是优化VOS系统的性能规范和循环时间,同时还消除了未安装测量设备的机器上可能出现的手动错误。马波斯能根据磨床的种类不同的应用,主动测量及机后测量系统,砂轮动平衡器,监测传感器,测头。

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在量产阶段,马波斯可以为量产阶段提供动力电池的泄漏检测的自动化方案。对于马波斯而言,提供丰富的泄漏检测解决方案,同时保证在锂离子电池量产线各个工位检查锂离子电池的密封性是重要的。从特征的角度来看,马波斯不仅能够提供电池壳氦气示踪检测方案,也能够提供电解液充入前和充入后的氦气示踪检测方案。另外,马波斯也能够在压氦发泄漏检测和电解液示踪泄漏方面提供良好的检测方案。这也是马波斯能够帮助量产阶段提供的动力电池泄漏检测。马波斯测量科技是比较有实力数控车床测量仪系统厂家。吉林数控机床测量仪软件

图形选项有各种级别,从简单的状态或数字或条形图到时间图、直方图和图形。数控车床测量仪产品资料

数据采集/分析/管理制造业十分关注合格数据的可用性。马波斯的解决方案生成中的数据能准确表示产品功能以及在其下运行的流程的状态。通过我们的测量采集、归档技术和应用的统计过程控制技术,汇集了大量可靠的信息。我们的网络和云端解决方案使信息可进行检索和使用。统计过程控制是一种使用***的方法,用来进行正式调查,以降低生产过程成本,推动质量的持续改进,并提高整体效率。统计过程控制是一种基于统计分析的质量控制方法。统计过程控制的理论基于以下观察结果:任何制造过程都包含许多可变性来源。尽管目标是获得尽可能高的质量(即符合规范),但可变性将使生产的两个部件不能完全相同。可变性分为两种类型:常见原因:由生产过程中产生随机分布式输出的未知因素引起。特殊原因:由外部因素引起;这些因素在时间上受到限制并且*影响部分生产,使其变得分散和不可预测。如果您能够识别并删除第二种变化,则该过程是稳定的;统计过程控制分析有助于识别第二类可变性。数控车床测量仪产品资料

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