基于激光和视觉技术的汽车零部件在线测量研究

陈志勇，张纪珠，耿美君

（1.上汽大众汽车有限公司，上海 201805；2.上海汽车集团股份有限公司乘用车公司，上海 201805）

0 引言

随着国家经济综合实力的快速发展，汽车制造业在大型制造工业中作为典型的代表，已经进入了高速发展阶段。由于汽车制造过程中涉及的领域较广，线上和线下测量项目越来越多，测量标准在逐渐的提高，大尺寸测量、复杂腔体曲面测量、价值高且对安全要求较高成为了现阶段主要的技术难题。目前，传统的三坐标测量方法已经不能满足高精度和现场测量等的要求[1]。基于激光和视觉技术的测量系统具有响应速度快，精度高的特点，对其应用提出了更为迫切的需求[2]。

叶振宇针对ATOS设备在汽车尺寸管理中的应用进行了介绍，该设备基于光学测量原理，结合光栅干涉条纹、三角形原则及双目视觉等技术，使汽车尺寸检测效率和精度得到了极大的提高[3]。黄小燕[4]为了提高汽车发动机燃烧室容积计算精度，利用三维光学测量技术采集容积模型参数，对容积计算公式进行简化。史尧臣[5]提出了一种基于激光三角法的汽车同步带齿形轮廓参数非接触式测量方案。罗晓龙[6]采用双目成像的视觉测量方法对汽车车身左右高度差进行了在线检测。除此之外，激光跟踪仪在汽车制造业中在线检测、车身扫描等领域也存在诸多应用[7～10]。

本文基于激光和视觉测量技术对现有应用较广的在线检测系统进行研究，分析了激光测量和视觉测量的特点，并对其测量原理与应用方法进行研究。通过实例分析，验证了激光和视觉检测系统的优越性，解决了大尺寸、腔体复杂、安全要求高的汽车车身零件高精度、在线实时测量问题。

1 基于激光和视觉技术在线测量系统构成及原理

基于视觉检测技术和激光测量技术的在线非接触式测量系统，兼容光学测量的效率优势及机器人测量柔性优势，可对车身及零部件实现100%在线尺寸监控。汽车零部件在线测量系统（如图1所示），一般采用标准4机器人在线测量工位，占地大小约6m×8m，由在线测量机器人、柔性传感器、固定式传感器、传感器安装附件、传感器电缆、温度补偿装置、测量软件和测量控制柜等部件组成。

图1 汽车零部件在线测量系统示意图

图2 激光在线测量项目实施流程

其工作原理是：首先，通过模拟机器人的轨迹行径，设计工作线路，保证各机器人在工作时与被测工件不产生干涉并且互相之间不产生干涉，快速地完成测量任务。然后，以地面控制点作为全局跟踪系统的固定参考，借助全局相机进行实时捕捉传感器位置，同时也根据地面控制模块修正传感器自身位置进行精确调整。最后三维扫描传感器利用光学成像的空间三角原理，利用了被测物体表面对激光束的漫反射效应，在极短时间内检测位移，生成用于实时分析的复杂几何特征点云，采用先进算法对特征进行提取，并解算三维信息，完成对零件的在线检测。

2 在线测量技术在汽车生产领域的应用

激光在线测量自项目规划至交付使用期间经历多个环节，如图2所示。共分为4各阶段，分别为项目规划、设备安装调试、相关性分析与调整、批量质量监控优化。

2.1 项目规划阶段

1）在线测量（Inline）工位安装布置

在线测量是相对于离线尺寸测量方式的一种用来监控批量生产的车身零部件尺寸稳定性的一种测量技术，工位通常串联在生产流水线内，以尺寸测量为目的，位于每条大总成生产线的最后一个工位。Inline工位的设置如图3所示。

图3 激光在线测量（Inline）工位布置图

2）在线测量测点的定义和规范化

目前基本上各车型都有在线测量工位，如何运用好这些数据，使这些数据对于车身批量控制发挥最大的效用，是在线测量工作的最终目标。测点的选择和分布具有重要意义。以往项目，测点选择将按照每个厂区特别是样板人员的经验选择，以功能尺寸为主。为了进一步提高效率，我们提出的分区域预警理念。将测点按照重要性分为重点监控FM测点、普通FM测点以及一般PMP测点，将70%～80%的测点进行固化，使测点选择更有延续性和可比性，便于集中反映报警区域，发现质量问题。

2.2 设备安装调试阶段

测点定义结束之后，需要按照我们设计的汽车零部件在线测量系统模型图，将机器人、柔性传感器、固定式传感器、传感器安装附件、传感器电缆、温度补偿装置、测量软件和测量控制柜等设备安装入位。由于测量过程对振动、光照等干扰因素比较敏感，同时对测量位置、测量算法的要求也相当严格，所以要进行系统的静、动态重复性测试来确定系统的稳定性，保证测量数据的可靠性。

1）设备静态精度测试

静态测试是零件夹紧不动，激光对每个测点重复测100次，直到零件上的全部测点测完。通过静态测试可以得到每个测点坐标的Mean值、Range值和6 Sigma值，其中6 Sigma可以反应出测试的重复性精度。静态测试验收的标准为：所有测点的6 Sigma＜0.03。

图4展示了不同测点测量100次的静态测试结果，由于静态测试的评定标准为6 Sigma原则，图中以6 Sigma测量值进行从大到小进行排列，明显发现，所有测点6 Sigma均小于0.03，符合验收标准。

图4 静态测试结果

2）设备半动态精度测试

半动态测试必须在静态测试完成通过后才能进行，对零件全部测点测完一次后需要循环测试15遍，每次测试前夹具松开零件重新放置定位。通过半动态测试得到每个测点坐标的Mean值、Range值和6 Sigma值，其中6 Sigma可以反应出测试的重复性精度。半动态测试验收的标准为：所有测点的6 Sigma＜0.3。

图5展示了不同测点测量15次的半动态测试结果，图中同样以6 Sigma测量值进行从大到小进行排列，明显发现，所有测点6 Sigma均小于0.3，符合验收标准。

图5 半动态测试结果

3）设备动态精度测试

动态测试必须在静态测试和半动态测试完成通过后才能进行，对零件全部测点测完一次后夹具松开，将下一个零件放置夹紧定位测量，是Inline系统模拟生产线节拍进行应用的测试。每个车型至少有3个零件用于测试。测量的周期必须类似于量产时的节拍，包括车身零件的输送、零件定位和夹紧等。

测量设备的实用性是由通过比较测量设备测量的极限偏差和公差来决定。动态测试的计算公式如式(1)所示。

其中：

us为传感器测头精度，us=0.6×MPESenser；uKal为传感器测头标定的测量偏差；uw为动态测试的测量偏差。

2.3 相关性调整分析阶段

三坐标测量（CMM）系统作为传统的测量手段已被广泛应用和认可，激光在线测量系统作为一种新型的手段和技术，其测量结果是否真实可信有待考量。根据VDI/VDE标准，光学测量系统和CMM之间的关系应为线性关系，为了考察这些内容，需将其测量数据与三坐标数据进行对比分析，进行相关性计算，因此有必要将激光Inline测量系统与三坐标测量系统进行相关性对比以验证。

以全新朗逸车身零件为例，分别采集激光和视觉技术在线测量数据及三坐标测量数据进行相关性计算，求取它们之间的相关系数r。计算公式如下：

计算结果如表1所示。

表1 全新朗逸车身零件激光测量和CMM测量相关系数

表1反应了不同工位分别采用视觉在线测量和CMM测量的比对检测报告，明显发现，采用两种方式测量的相关性非常高，一致性都处在0.7以上，验证了视觉在线测量系统的可靠性。

2.4 批量质量监控和优化阶段

根据规划阶段的测点定义和分类，将测点按照重要性分为重点监控FM、普通FM以及一般PMP点。通过在Inline数据处理软件中，设置三级监控尺寸的公差，分别为趋势报警公差，报警公差和停线报警公差。Inline原始公差采用图纸公差或PMP公差，报警公差及停线公差分别定义为2倍及3倍的PMP公差。

重点监控FM：有超过停线公差出现的，即视为停线一次。

普通FM：单台车大于20%数量的FM超过停线公差或是连5台车同一 FM超过停线公差，即视为停线一次。

一般PMP点：单台车大于30%数量的PMP点超过停线公差或是连续5台车同一PMP点超差，即视为停线一次。

通过在线测量的监控，及时发现质量问题，并对车身零件进行优化，可以有效避免车身质量缺陷。

3 结语

综上可知，多种测量附件配合下的激光和视觉测量系统具备良好的车间现场适应性，特别是在大尺寸、复杂车身零部件实时在线测量上具备较为突出的优势。本文立足于实际应用，设计了汽车零件在线测量系统，解决了大尺寸、腔体复杂、安全要求高的汽车车身零件高精度、在线实时测量问题，具有较高的推广和应用价值。