更多的視覺檢測技術將應用在汽車生產制造領域

更多的視覺檢測技術將應用在汽車生產制造領域

汽車產業作為制造業中的明珠，具有制造工藝復雜、裝配線柔性大、作業手法精密、生產節拍緊張等特點[1]。以總裝車間為例，生產一臺車需要經過400～500 個崗位，500～600 名員工的作業，汽車制造流水線每50～90 s 就有一臺車下線，整個制造過程十分依賴人工[2]，提高人員效率，降低生產成本是汽車企業的重要方向，最終就體現在自動化程度的提升上[3]。

2 視覺檢測技術與某車企總裝車間介紹

2.1 視覺檢測技術的發展歷程

從視覺技術的發展歷史來看，視覺技術自20世紀50 年代提出，經歷了CCD 技術出現、計算機運算能力躍升、LED 任意光場設計、OCR 識別技術等多次技術突破才逐漸成為可以應用在工業生產中的成熟技術[9]。

2.2 某車企總裝車間介紹

某主機廠現為國內主流汽車公司，單條生產線的整車制造能力達到24 萬臺/年。總裝車間作為整車制造四大工序的最后一個流程，具有人員多、工藝復雜、節拍緊張、品質要求高的特點，某車企總裝車間的生產節拍達到70 JPH（臺/每小時），平均51 s 下線一臺整車，緊張的生產節奏需要大量的崗位和員工。

3 某車企總裝車間視覺技術應用

人工質檢的缺點是人員疲憊后的穩定性和可靠性降低，易受到環境干擾，質量研究表明，人工作業的出錯概率為3‰，而正常工作的機器出錯的概率可以降低到0，視覺檢測技術的品質保證能力大大強于人工質檢。視覺檢測技術在某車企總裝車間的應用實踐主要包括發動機質檢、加強劑涂布質量檢查、玻璃膠型檢查、手持終端檢查等。

3.1 發動機質檢

在某主機廠已經實現的汽車發動機視覺質檢包括檢查螺栓緊固是否疏漏、零件有無漏裝及安裝不良、卡箍安裝位置是否正確、條碼標簽是否準確等。因此利用視覺檢測技術需要克服質檢點分布廣、類別多、判斷基準各不相同的難點。

發動機視覺質檢的工作流程，如圖2 所示。

圖2 發動機視覺質檢流程

視覺檢測技術的原理是首先獲取被檢查點圖像，通過曝光、灰度、邊緣銳化等處理，提取檢測點的明顯特征，并同檢測基準對比，輸出檢查結果。例如，螺栓點油視覺質檢的實現原理是利用具有紅油標識的螺栓經過視覺軟件的處理后，顯示為白色，如圖3 所示，沒有紅油標識的螺栓顯示為黑色，依此為依據可以進行點油標識的明顯判斷。

當視覺檢測出現異常情況時，設備會自動觸發報警并提示異常原因，通知生產管理人員處理，異常處理完畢后自動記錄結果及處理人信息，便于后續品質追溯。

視覺檢測技術在發動機質檢上的應用，實現了紅油螺栓的識別、卡箍安裝位置的測量、標識碼的掃碼功能，相較于人工質檢異常檢出率達到100%，質檢工時下降20 s/臺，單臺產品車成本下降1.26元。并增加了品質追溯能力，為過往異常的查詢和確認提供了依據。視覺檢測軟件具備二次開發功能，可以根據后續新車型需求進行功能開發。

3.2 加強劑涂布視覺檢查

安裝汽車前后擋風玻璃、側窗玻璃時，都需要在車身位置涂布一層加強劑，加強劑主要作用是增強玻璃與車身之間的粘合力，防止玻璃膠老化。加強劑的涂布要求達到均勻飽滿、完全覆蓋設定軌跡等標準，若不符合要求會影響到玻璃安裝品質，因此需要檢查確認，使用視覺檢測技術進行隨行檢查可以實現穩定可靠的檢測，并形成追溯管理。

加強劑涂布的視覺檢查主要由機器人、高速視覺相機、工控機組成，如圖4 所示，機器人攜帶高速視覺相機隨行涂布，每秒9 090 幀的高速視覺相機完成實時檢查。視覺相機跟隨涂布膠槍運動，運動速度350 mm/s,在高速涂膠的過程中，高速拍照獲取加強劑涂布照片，保證能夠滿足45 s 的設備節拍。

圖4 機器人攜帶視覺相機進行涂布檢查

加強劑涂布視覺檢查的工作流程，如圖5所示。

圖5 加強劑涂布視覺檢查流程

圖6 加強劑涂布的視覺檢查

視覺檢測技術在加強劑涂布上的應用，實現了全自動涂布與檢測，相較于人工涂布檢查的方式異常檢出率可達到100%，徹底杜絕涂布不良流出。涂布檢測工時下降8 s/臺，削減有害工位2 個，單臺產品車成本下降9.01 元。

3.3 玻璃密封膠膠型視覺檢查

玻璃密封膠是涂布在玻璃邊緣上，在給汽車安裝玻璃時，用以粘合玻璃和車身使之密封，玻璃密封膠的膠型對涂布質量有較大影響，因此需要控制玻璃膠的膠型，主要體現在玻璃膠的形狀是否滿足膠寬8 mm(可略微浮動)，高度12～13 mm，涂布是否均勻，是否存在斷膠等，及時檢測出涂布不良可有效減少不良品的流出。

由于玻璃密封膠的膠型特點體現在立體結構上，一般的2D 拍照無法檢測出3D 特征，因此使用3D 激光三角法視覺檢測解決此課題，如圖7 所示。檢測流程如圖8 所示。

圖7 玻璃膠膠型3D檢查的原理示意

由涂膠機器人攜帶高速視覺相機及激光傳感器組成膠型檢查系統，如圖9 所示。借助高速視覺相機，實現隨行高速拍照檢查，借助激光掃描膠型，為視覺處理圖片創造了光場條件，借助視覺測量技術獲得膠型照片中膠型的寬度信息，通過計算激光反射時間，獲得膠型高度信息，寬度和高度信息整合后與標準膠型數據對比，即可實現實時檢查，如圖10 所示。

圖8 玻璃密封膠膠型視覺檢查流程

視覺檢測技術在玻璃密封膠涂布膠型的檢查相較于人工檢查，膠型異常檢出率提高到100%，膠型的寬度及高度信息依靠視覺檢測能夠將數據精確到0.1 mm，明顯提升品質控制能力，膠型檢測工時下降6 s/臺，同時單臺產品車成本下降2.58元。

4 視覺技術的發展方向與應用淺析

4.1 3D測量與多點檢測

圖11 3D測量與多點檢測

總裝車間內，整車車身的總裝工程包括電裝、內裝、底盤、外裝四大類，每類都涉及到大量的裝配，零件數量多，裝配要求不同，若將3D 檢查和多點測量應用至整車車身的質檢，可以檢查零件的規格是否正確、裝配的基準是否符合要求、防盜標簽的字符是否準確、螺栓的緊固是否標識等項目。依據現有的視覺檢查技術，由機器人攜帶視覺相機，4 臺機器人分布在車體四周，對各種類型和不同位置的檢測點進行拍照，并由高速計算機快速比對檢查基準，以基準進行判斷，如圖12 所示。同時可保存檢測圖形，用于查詢和追溯，在發動機視覺質檢的案例中可以看到未來整車質檢的身影。

例如汽車輪胎上具有多種信息，一般通過凸顯字符的形式標識，包括輪胎的品牌、規格、尺寸、標識等，以此判斷輪胎組裝時的完成度。當輪胎上的點油標識缺失或規格錯誤時，會造成品質不良，同時輪胎的安裝和檢測都不易發現品質不良點，若采用視覺檢測技術對輪胎來件品質進行檢查，以此杜絕裝配的品質隱患。如圖13 所示。如果視覺檢測技術配合深度學習，大量的生產實例將為深度學習提供源源不斷的數據來源，機器將會以更高的效率和準確性進行處理，不僅工時會下降，檢測算法也會趨向最優化。

圖13 輪胎的視覺質檢

5 結束語

視覺檢測技術在某車企的總裝車間得到了大量的應用，發動機視覺質檢、加強劑涂布檢查、玻璃密封膠膠型檢查等，實現了檢查的自動化，提高了人員效率，改善了作業環境，同樣隨著視覺技術的進步，未來在總裝車間會引進更多的視覺技術，擴大視覺技術在汽車行業的應用。

在未來，可以預想到工智能的深度學習能夠使視覺檢查越來越準確，視覺檢測技術的價格會更加親民，通訊和計算能力的躍升幫助檢查的速度提升。汽車生產行業提出越來越多的需求，而視覺檢測技術的進步，也一定能夠滿足這些需求。

原文標題：某車企總裝車間視覺檢測技術的應用

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