浅谈汽车油漆质量检查的数字化应用

董廷轩 （上汽大众汽车有限公司，上海 200336）

0 引言

车厂油漆车间生产设备已基本实现了全自动涂胶、全自动喷漆等，自动化率约为80 %。不过就油漆质量检查而言，绝大多数车厂还是依靠由人工操作。为了提高劳动生产率，降低工人的劳动强度，创新地引入了自动湿膜厚度测量设备，自动缺陷检测设备，自动测量色差、膜厚和橘皮设备等。与人工质量检查相比较，这些自动检测设备在提高自动化率和生产率的同时，还能快速及时地反馈检测结果，并为后续出现质量问题的大数据分析提供了依据。

1 色漆湿膜厚度自动测量

随着免中涂涂装工艺的推广和应用，不仅优化了涂装过程，而且实现了节能减排并较大程度地降低了汽车厂的生产成本。为了保证漆膜的外观质量和性能，包括颜色、平整性、弹性及抗紫外线的功能等，合理控制施工中漆膜厚度是非常重要的。当汽车经过中间烘房后，需对其车身色漆湿膜厚度进行自动测量和控制。

1.1 色漆湿膜厚度测量原理

色漆湿膜厚度测量原理是指激光束稍微加热油漆表面，热量穿透油漆层并在基层形成反射，反射的热量由红外传感器接收并由电路换算成层厚，热量的反射时间（相位值）与膜厚成比例关系。色漆湿膜厚度测量原理见图1。

图1 色漆湿膜厚度测量原理Figure 1 The measurement principle of wet film thickness of paint

1.2 色漆湿膜测量系统构成及测量点

色漆湿膜测量系统由两台带移动七轴的机器人、测量头（激光器、检波器、信号放大器和专用光学组件等）、控制柜、人机界面和系统软件等构成。

测量点数量取决于车型的大小。一般而言，B 级车（中型车）以下的车型，单个车身测量点为50 个；B 级及B 级以上的车型，测量点为70 个。通常测量点均匀分布在整个车身表面，尤其需要测量膜厚容易缺失的边缘区域，如前盖边缘、四门靠近风窗区域等。图2 为测量点分布示意图。

图2 测量点分布示意图Figure 2 The schematic diagram of measurement points distribution

2.1 颜色标定

不同颜色色漆成分存在着差异，在使用前都需要做颜色标定。首先选择一个汽车部件，如电泳前盖，在确定的位置上手工测量电泳膜厚，然后喷涂楔形色漆（图3），机器人测出相位值，再待该部件经过烘烤后，手工测量色漆膜厚（手工和机器人测量同一位置）。这样手工测量的色漆膜厚和机器人测量的相位值建立了对应关系（表1）。

表1 色漆膜厚与相位值的对应关系Table 1 The relationship between paint film thickness and phase value

图3 喷涂楔形色漆Figure 3 Spraying paint in the shape of wedge

根据10 个测量点数据，通过线性回归分析，求得图4所示线性趋势方程y=-1.596 253 4x+249.832 111 7（y为相位值，x为膜厚），这样就可以得到色漆计算膜厚。还需要核算相关系数R，其公式如下：

图4 线性趋势方程Figure 4 Linear trend equation

式中：R—相关系数；xi—膜厚，μm；—膜厚平均值，μm；yi—相位值；—相位平均值。

其中，R值需满足R2≥0.9，如果R2＜0.9，则说明偏差较大，需重新进行颜色标定。

2.2 色漆膜厚测量结果的判定

电泳膜厚影响着色漆的测量膜厚，因此需每天测量一台电泳车的膜厚，进行补偿计算，以得到实际色漆膜厚。每辆车的色漆膜厚测量结果在本地电脑保留三个月，并送中控室长期保存。

按照车身在阳光中暴晒程度，以门拉手附近筋线为分界线，把车身分为A 面（筋线以上）和B 面（筋线以下），对色漆膜厚测量结果作出判定（表2）。

表2 测量结果判定Table 2 Determination of measurement results

3 油漆缺陷自动检测

报交线是油漆车间自动化率最低的生产线，普遍由人工检查油漆缺陷、打磨、抛光等，工作量大，其有5 个方面的痛点：1）工人长期在灯光下工作，易造成情绪紧张和视觉疲劳；2）主观评估；3）检出率受情绪影响而波动；4）很难遵守一个标准；5）无法形成数据文档。

3.1 油漆缺陷自动检测设备构成

目前油漆缺陷检测设备主要有两种类型：隧道式（含车身检测装置和车尾检测装置）和机器人式（机器人+检测装置），如5 图所示。

缺陷自动检测系统主要由LED（发光二极管）结构光源、工业相机、控制和计算单元、显示器、显示屏控制器、PLC（指可编程逻辑控制器）柜等构成。为了避免影响环境，主体设备安装在烘房出口处，每辆车拍摄3 万多张照片，通过光的反射来识别缺陷，并在报交线大屏上显示缺陷位置和分类等信息。表3 列出了两种缺陷自动检测设备的情况比较。

表3 两种缺陷自动检测设备的情况比较Table 3 Comparison of two types of automatic defect detection equipments

3.2 油漆缺陷识别原理

图6 为油漆缺陷识别原理说明图。

图6 油漆缺陷识别原理说明图Figure 6 Schematic diagrams for identifying paint defects

常见漆膜缺陷均可识别出来，如脏点、夹杂物、头发、纤维、打磨缺陷、液滴、缩孔、流挂等。经过不断的优化和学习，统计了近一年的数据，自动缺陷检测设备识别缺陷的准确率超过95 %，与人工检查相比较，漏检率下降了80 %。

3.3 油漆缺陷自动检测的优势

采用缺陷自动检测设备的效果良好，其优势有4个方面：1）报交线数量及工人数量都减少了一半；2）缺陷检出率提高，超过95 %；3）在大屏幕上显示缺陷位置，以颜色区分缺陷大小类别，减少了工人满车身找缺陷导致的用眼疲劳；4）可以基于大数据分析缺陷分布区域、种类及对应的措施。

3.4 漆膜质量自动测量

采用漆膜质量自动测量设备，不仅节省人力，而且大大提高了生产效率和时效性。一般漆膜质量自动测量设备的配置：1）布置在离线工位；2）两台带移动七轴机器人；3）集成在一个支架上的机器人专用测量仪器，含色差仪、橘皮仪、分层膜厚仪、超声波定位装置，还配有色差仪和橘皮仪矫正单元等；4）控制系统和评估软件，如人机界面软件、工艺监控和数据评估软件等；5）一台车测量的时间约12 min（12个色差点、18 个橘皮点、22 个分层膜厚点），也就是说约5 JPH 的能力可满足质量检查要求。

漆膜质量自动测量设备见图7。

图7 漆膜质量自动测量设备Figure 7 Automatic measurement equipments for paint film quality

漆膜质量自动检测的优点如下：

（1）减少人工测量成本，提高自动化率；

（2）喷漆室可以得到实时数据，及时响应，修改喷涂参数，提高产品质量；

（3）多层膜厚数据有助于得到均匀的膜厚，减少油漆材料过度使用；

（4）测量位置固定，消除人工测量位置可变性和误差；

（5）车身和外协件采用一致的评判标准，具有更高的工艺安全性，数据对比更容易更方便；

（6）所有数据实时上传中控系统，数据可追溯，并可进一步做统计分析。

4 油漆质量检查数字化展望

数字化是依靠高效的软、硬件支持，执行数据采集、数据存储，构建数据模型，进行数据分析，以便快速决策。

在实际使用中，上述自动测量设备已经具备了数据采集、检测等功能，但如何进一步分析、提供价值信息还有待提高。

对于未来油漆报交线（着重于油漆质量检查和处理）而言，其自动化、数字化路径可能有5 个方面：1）使用缺陷检测设备，识别和分类缺陷、确定缺陷位置坐标等信息，并传给后续打磨及抛光机器人；2）打磨机器人自行规划运动轨迹，采用柔性力控打磨头，对缺陷进行打磨，清洁。如必要，可增加二次缺陷检测设备，以模拟人工操作方式——打磨、观察、再打磨、再观察；3）抛光机器人自行规划路径，采用柔性力控抛光盘自动抛光，或与2）整合在一站内完成；4）并行地离线自动测量色差、橘皮和分层膜厚等质量数据；5）建立数据文档，提高质量的可追溯性，进行数据分析，提取价值数据以便快速决策。