在金属板材的冲孔或开槽过程中，必须及时清除多余的材料。如果废料或成型零件意外残留，冲压机需要在其运动到达临界点之前紧急停止，以避免对设备和模具造成损害。为了确保模具的安全，我们采用了多种准确且可靠的传感器技术，为模具提供有效的保护。接下来，我们将为您详细介绍四种在金属成型过程中，用于验证零件是否成功取出的检测方案，助力提高生产过程的安全性和效率。

四大精彩案例解析

01、监控脱料板

模具中遗留的材料会对模具造成严重损坏。在冲压机的下压冲程中，弹簧装置的脱料板向下推送进料，以避免在冲压模具回缩时材料被上拉。我们采用电感式传感器，在冲压过程中检测脱料板，以确认模具内无残留材料。一旦出现脱料板未能触及，这可能意味着模具内仍有残留物，此时控制系统将立即停止冲压操作。

为了预防此类错误并减少机器停机时间，我们在下模中安装了电感式传感器，如NMB6-F104M型号，将其安装于每个角落，从而全面保护所有部位。如果任何一个角落中的传感器没有检测到脱料板触底动作，系统将触发安全机制，从而保障生产过程连续性与安全性。

02、零件脱出滑槽检测

通过对射型光电传感器确认零件是否已顺利从滑槽退出。在生产过程中，确保零件顺利弹出是关键一步。我们利用MD17或MV17系列对射型光电传感器来监控这一步骤。一旦弹出的零件遮挡了传感器所发射光束，便能立即激活警报。

03、具有更宽检测区域目标探测

通过高分辨率图像处理实现更广泛视野。我们的解决方案不仅包括标准线形光栅，还提供额外广阔视野以应对复杂环境。这使得我们的产品适用于那些无法精确定位物体位置的小范围工作空间。此外，该技术还支持灵活调整以适应各种尺寸和形状，使之成为工业自动化领域不可或缺的一部分。

04、基于相机系统实时“绘制”零件状态检查

借助先进相机技术进行高分辨率图像捕捉并分析。在金属加工行业，一些复杂情况下的自动化任务可以通过视觉方法来完成。这项技术使用倍加福VOS2000-F226R系列摄像头，它们能够捕捉真实世界中的细节，并与预设参考图像进行比较以识别异常状况。此功能不仅可以发现剩余废品，而且还能追踪工具磨损情况，对于维护需求尤为重要。

对于依赖相机原理工作的人工智能模型来说，其性能取决于良好的照明条件。而且，因为本地照明效果因距离不同而变化，因此最佳效果通常来自均匀分布灯光，使得整个工作区域都能够清楚地看到该对象，同时消除了阴影问题，从而产生最清晰可信度最高的事物图片给人工智能模型分析用途。

关于倍加福

倍加福是一家德国公司，由曼海姆负责总部运营，该公司致力于开发新技术并向全球客户供应丰富多样的自动化解决方案，无论是基础设施还是未来前沿应用，都始终保持创新精神作为核心价值观之一，不断推动前沿科技研发，为迎接即将到来的第四次工业革命做好准备。

随着倍加福不断引入新的产品和服务，它正在逐步塑造未来自动化产业景观，并帮助企业走向数字转型。

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