基于三維模型產品可視化檢驗系統設計與實現

高 玫，黨增江，崔 燦

(中國航天科工二院 北京計算機技術及應用研究所，北京 100039)

0 引 言

隨著“工業互聯網平臺”和“智能+”的深入推進，制造業的轉型升級不斷加速。產品和服務的質量管理智能化程度，正是其“智能+”水平的一個重要體現。很多企業和高校開展了利用信息化手段提升質量管理水平的研究，如基于RFID技術的生產過程質量數據采集和追溯[1,2]，基于行業特點的質量數據分析途徑和方法[3,4]，以及利用成品數據反向建模的仿真檢驗方法[5]等。這些研究或是對檢驗環節的技術改進和提升不夠深入，或是過于復雜，不適用于多品種小批量的離散型生產場景。很多中小企業的檢驗方式仍然停留在對照紙質檢驗清單和圖紙進行檢測的階段。具備信息化生產條件的企業采用的也多是電子清單和二維圖紙來進行檢驗。這對于具有多張圖紙、尺寸眾多的復雜產品來說，檢驗過程缺乏引導，查找及在實物上定位待檢尺寸都比較困難，增加了出錯概率，降低了工作效率。為此，本文探索了一種基于三維模型的產品可視化檢驗方法，實現了檢驗任務制定、可視化檢驗過程指引、測量數據自動采集、數據統計和分析等功能。

1 系統設計

本系統的設計定位是應用于智能工廠的數據采集層，主要面向機加行業的產品結構檢驗。在實際生產過程中，產品結構采用三維模型進行設計。設計完成后，設計師選取指定檢驗尺寸，并生成含有檢驗尺寸的三維視圖。質量主管將檢驗尺寸和視圖生成檢驗任務，并指派檢驗人員。在檢驗執行時，檢驗人員使用移動數據采集終端，通過一維碼/二維碼等產品識別技術，完成待檢產品與其檢驗任務的對應。獲取檢驗任務后，通過選擇檢驗尺寸，系統自動查找該尺寸所在視圖，自動切換顯示，從而引導檢驗人員進行檢驗。檢驗過程中，系統對測量儀器設備進行合法性校驗，確保測量準確。移動數據采集終端與具備數據通信接口的測量儀器設備相連接，直接采集檢驗數據。獲取檢驗值后，系統自動判定該項檢驗結果是否合格。檢驗結束后，質量人員通過本系統綜合統計分析產品檢驗結果，并對產品質量狀態進行分析和態勢展示。系統工作流程如圖1所示。

圖1 系統工作流程

系統的硬件平臺通過豐富的外部接口(串口、網口、USB、WIFI、藍牙等)，兼容各類通信協議，實現與測量儀器設備的通信和數據交換，采集各種原始測量數據，并對這些數據進行加工、處理和分析，協助設計師、生產者和檢驗人員進行產品缺陷處理，形成完整的質量檢測數據管理平臺。

1.1 軟件功能設計

依據檢驗工作流程和用戶需求，基于三維模型的可視化檢驗系統軟件設計為四大功能：檢驗任務定義、可視化引導、檢驗執行，以及數據分析。

(1)檢驗任務定義：與三維檢驗計劃編制系統的數據集成，能夠導入和識別上游系統提供的檢驗要求信息，包括三維檢驗模型和質量檢驗項目清單。

(2)可視化引導：利用三維輕量化模型以及檢驗尺寸與模型視圖間的對應聯動功能，做到檢驗執行過程按規定順序展開，指導檢驗操作。

(3)檢驗執行：按可視化引導，執行檢驗過程。通過串口、USB、網口、藍牙等通信接口，與數顯測量設備、三坐標測量機等檢驗設備進行通信，實現檢驗數據的采集與錄入，并根據公差值自動判斷檢驗結果。

(4)數據處理：依據檢驗結果，對產品缺陷進行處理。同時對檢驗數據進行綜合統計分析，包括合格/不合格品率、缺陷原因分布等。

1.2 硬件方案

依據系統總體設計，硬件運行環境由服務器、客戶端和移動數據采集終端組成。在企業中心機房部署系統服務器，為用戶提供質量檢驗管理服務。設計師通過客戶端瀏覽器對服務器進行訪問，制定檢驗清單，查看檢驗結果。質量主管通過客戶端瀏覽器完成檢驗任務定義，查看數據分析。檢驗人員通過移動數據采集終端執行可視化檢驗。移動數據采集終端通過藍牙、WIFI、USB、串口等多種通信方式，與測量儀器設備進行連接，它是服務器與測量設備數據傳輸的橋梁。硬件連接與布局如圖2所示。

圖2 硬件連接與布局

同時，基于三維模型的產品可視化檢驗系統依據不同應用場景的需求，設計對應的通信方式。用于沒有網絡環境的應用場景時，移動數據采集終端可實現固定點有線接入、離線檢驗的工作方式，即通過移動數據采集終端底座上配備的有線網口接入網絡，下載檢驗任務。執行檢驗工作時可離線，待檢驗完成后，將終端插回底座，又可通過網絡將結果回傳。對于允許使用無線傳輸的應用場景，檢驗結果則可即時上傳服務器。

2 系統實現

2.1 軟件架構

產品三維可視化檢驗系統在實現時充分考慮未來面向不同行業的擴展性，選用基于面向服務的體系結構(ser-vice-oriented architecture，SOA)[6]的Spring Boot作為基礎開發框架。

SOA架構通過定義良好的接口和契約將系統的不同功能(也稱服務)進行連接，以業務驅動服務，以服務驅動技術[7]。它為業務間的數據傳遞提供了更靈活的方式，并方便對業務服務進行重構，保證業務變化可以更快響應。Spring Boot作為SOA架構的具體實現框架，通過自動起步、起步依賴、命令行界面和Actuator四大核心[8]，簡化了Spring應用程序開發過程、配置過程、部署過程和監控過程[9,10]，大大縮短了開發周期。

產品三維可視化檢驗系統依據SOA架構思想，以Spring Boot為基礎架構，實現Spring MVC模式的Web應用[9]。通過前端控制器對業務請求進行分發，并使用JSP的方式實現視圖解析。Spring MVC分離了控制器、模型對象及視圖解析，通過這種分離可以根據業務需求對它們進行定制化開發。

將系統業務功能拆分為檢驗任務管理服務、檢驗執行服務、三維模型顯示服務和數據分析服務。同時將這些服務和業務流程放置在Spring MVC的模型Model組件中進行具體實現，完成系統的功能設計要求。軟件架構如圖3所示。

圖3 系統軟件架構

從圖3中可以看出，軟件架構由4層組成：數據層、服務層、接口訪問層和表現層。數據層存儲系統運行的基礎數據與業務數據，并通過JDBC等方式將數據發送至服務層，服務層主要對系統業務邏輯進行處理，并按照接口訪問層的規范調用接口，將處理后的業務數據發送至表現層，在表現層進行檢驗執行和數據的展示。

數據層包括數據存儲層和數據訪問層。數據存儲層包含產品數據庫、檢驗規程數據庫、檢驗任務數據庫、檢驗結果數據庫、用戶信息數據庫等信息數據庫。數據訪問層包含了JDBC、DAO以及數據訪問接口等內容，用以和上層服務接口。

服務層包括業務服務層和公共服務層，具有模塊化，結構化的特點，并可通過不同的協議發布服務，包括SOAP、REST、API接口等。業務服務層中包含任務管理服務，檢驗執行服務，三維模型顯示服務和數據分析服務。公共服務層包含數據備份管理，日志管理，權限管理和用戶管理。

接口訪問層主要實現各類接口的調用，為表現層提供接口和數據服務，同時為其它可能集成的業務系統提供數據訪問接口，保證檢驗信息的正常上傳，實現數據的統一管理。

表現層為人機交互界面，主要由檢驗任務定義，可視化引導，檢驗執行和統計分析展示4部分組成。

2.2 檢驗模型構建

當前系統的應用場景是以制造業的機加方向為主，未來將會向裝配、電裝以及其它方向擴展。每個方向的檢驗內容雖因產品而異，但是同一方向內的檢驗任務框架大致相同，可以抽象出來，建立這個方向的檢驗模型。而各方向之間雖然檢驗內容不同，但是其檢驗類別和流程大體相同。從生產流程來說，可分為工序檢驗和產品終檢。從檢驗形式來說，可分為首件檢驗、抽檢和普檢。從實際應用的角度劃分，又可分為過程檢驗、外協檢驗和外購檢驗等。但不論哪種分類方式，最終對應的都是以行業方向劃分的專業檢驗內容，如機加、裝配和電裝等。

由此，本文利用抽象分層思想，將檢驗內容與應用背景相剝離，力求建立通用型質量檢驗管理平臺，便于未來向其它領域和行業的檢驗工作擴展。

(1)機加檢驗模型的建立

一個機加產品的檢驗內容通常是對結構件加工的尺寸、角度、粗糙度等方面進行檢查。從中可提取出檢驗過程關注的關鍵項，包括產品編號、產品名稱、檢驗類型(首件檢驗、抽檢和普檢)、檢驗工具、檢驗項目、上限值、下限值、測量值、對應的視圖，以及計量單位等信息，本文以此作為檢驗模型的基本構成。為了實現三維模型的可視化引導，在該模型上加入創建檢驗標注尺寸的組合視圖，為檢驗項目與設計圖之間建立關聯關系。機加檢驗模型如圖4所示。

圖4 機加檢驗模型

(2)層次劃分

整個質量檢驗管理服務端分為3層：基本檢驗層、中間件層和實際應用層。以行業劃分建立各類檢驗模型，組成基本檢驗層，置于平臺的最底端。當添加新行業領域時，可在基本檢驗層中增加新的檢驗模型，與已有模型相互獨立，實現靈活擴展。各層間設計及相互關系如圖5所示。

圖5 質量檢驗管理平臺層次劃分

在基礎檢驗層之上設置中間件層，將通用的檢驗類型形成通用模塊，作為標準接口，置于此層。中間件層又分為兩層。上層為工序檢驗、產品終檢以及不合格品審理。下層為首件檢驗、抽檢和普檢。

在中間件層上是應用層，是各個企業依據本企業的生產和管理需求設定的檢驗應用，如外購檢驗、外協檢驗、生產過程檢驗、出廠檢驗等。每種檢驗應用的實現都可通過中間層和基本檢驗層的組合來實現，這樣保證了系統設計的靈活性和適應性。

2.3 檢驗任務定義

一般生產制造企業，同類產品依據需要可建立不同的檢驗要求，同類產品的不同檢驗要求可分派多次檢驗任務進行檢驗。因此，檢驗任務的定義由3步完成。首先建立產品結構，為不同類產品的檢驗要求分類做準備。然后依據產品類別定義檢驗要求，即檢驗規程。產品具備檢驗規程后，再進行某個具體產品的檢驗時，即可依據該產品的檢驗規程，建立檢驗任務，執行檢驗。三者之間的關系如圖6所示。

圖6 檢驗任務層級關系

(1)產品結構樹建立

系統以產品結構樹為骨架，串聯整個業務流程。產品結構樹提供三級節點，為產品—部件—子部件。各級節點定義其從屬關系，同時允許各級節點定義針對自身的檢驗規程。每個產品實例歸屬于一類產品中，它們擁有相同的組成結構關系。

(2)檢驗規程定義

檢驗規程是以產品結構樹為索引進行分類，規程是后續各個產品實例進行檢驗的依據。

檢驗規程定義，需要設計師提供檢驗清單和對應的三維視圖。檢驗清單采用EXCEL文件格式，文件頭標注了產品的編號和名稱，列表中的每一行代表一個檢驗尺寸信息，包括具體檢查項目信息，檢驗尺寸的上下限值，檢驗工具要求，檢驗類型，標注尺寸ID，計量單位等。同時，檢驗清單記錄著檢驗尺寸與組合視圖的對應關系，這對后續檢驗執行時進行可視化引導至關重要。

(3)檢驗任務定義

當用戶選擇某個產品對應的檢驗規程后，系統將生成檢驗任務，并指派檢驗人員，存入數據庫的檢驗任務表中。為了便于檢驗任務在移動數據采集終端的下發和執行，同時適應無網環境下的脫機檢驗操作，系統將檢驗任務以XML文件的格式導出，連同三維模型一起，保存在檢驗員的工作目錄下，作為移動數據采集終端識別解析檢驗任務的依據。

系統加載檢驗任務時，會遍歷檢驗員工作目錄，將目錄下的檢驗任務以樹狀結構顯示，每個檢驗任務對應一個子節點，每一個任務中的檢驗項目對應任務子節點下的一個葉子節點。當用戶選擇檢驗任務節點時，顯示對應的詳細檢驗任務信息，包括產品編號、產品名稱和最后操作日期。當用戶選擇檢驗項目節點時，顯示對應檢驗項目的詳細信息，包括檢驗項目描述、檢驗類型、檢驗工具、上限值、下限值和計量單位。

2.4 可視化引導

可視化引導，即當用戶執行檢驗任務時，選中一個待檢尺寸，三維模型可自動切換至該尺寸對應的視圖。視圖上唯一標注著待檢尺寸所在位置、數值和公差。為了適應移動數據采集終端的配置要求，三維模型采用輕量化模型。可視化引導界面如圖7所示。

圖7 可視化指引

輕量化模型生成，是在設計端的實體模型上選擇要檢驗的標注尺寸，并為每個要檢驗的標注尺寸單獨創建組合視圖。視圖中只顯示當前選擇的標注尺寸，其它標注尺寸全部隱藏。組合視圖創建完成后導出，導出的輕量化模型只包含帶有檢驗尺寸的組合視圖，同時，將檢驗尺寸與該組合視圖通過數據庫的檢驗規程表綁定。

在系統中嵌入輕量化三維模型瀏覽器。當選擇檢驗任務中某一待檢尺寸時，系統從數據庫中查找該尺寸對應的三維視圖文件名稱，并將文件名稱和路徑通知三維模型瀏覽器。瀏覽器按照指定路徑查找到該文件，并自動加載顯示。顯示的模型視圖上只有待檢尺寸，其它標注尺寸全部自動隱藏。顯示的模型能夠進行放大縮小、旋轉和移動等操作，直觀詳細地指導檢驗操作。本系統支持的三維模型為prt、pvs和pvz格式。

2.5 檢驗執行

產品在生產加工時，利用條碼技術對其進行身份標記。檢驗執行過程中，通過對條碼的識別，完成對該產品與其檢驗任務的對應，同時實現對測量設備合法性的校驗。按照尺寸檢驗的可視化指引，通過移動數據采集終端的通信接口及通信協議，自動獲取測量設備的檢驗數據，完成檢驗過程。

(1)身份識別

系統與生產執行系統相結合，可對產品、測量設備以及檢驗人員等生產資料進行編碼，唯一標識。編碼規則依據企業相關管理規定進行設定，系統將自動生成該類對象的條碼。系統支持常用的Code25(ITF)一維碼和PDF417二維碼等格式。

產品進行檢驗時，使用激光掃碼設備對產品條碼/二維碼進行掃描，自動識別產品編碼，獲取產品基本信息，根據產品編碼在數據庫中查找其對應的檢驗任務。找到后將該任務自動加載，同時加載其三維模型。任務確認后，掃描測量設備的條碼，從數據庫中查找該設備的量程、精度等信息，校驗該設備與待測尺寸的匹配度。

(2)數據采集

檢驗執行的數據采集，利用移動數據采集終端實現。移動數據采集終端以工業平板為基礎，擴展了激光掃描單元和檢驗數據采集單元。

激光掃描單元，通過對一維碼/二維碼的掃描識別，實現對產品和檢驗人員的身份認證。激光掃描單元內嵌在工業平板中，使得移動數據采集終端可以不配置攝像頭，適用于對產品信息安全要求性高的場所使用。

檢驗數據采集單元，用于執行檢驗過程中，分為無線采集和有線采集。移動數據采集終端通過采集單元接入采集數字化測量設備的數據。無線數據采集支持藍牙、移動數據通信、WIFI及專用無線等多種方式，有線數據采集支持RJ45、USB、RS485等通信方式。檢驗數據采集單元與測量設備間的幾種典型連接如圖8所示。

圖8 檢驗數據采集單元與測量設備典型連接

通過實例化方法，系統允許同時檢驗5個產品，每掃描一個產品條碼/二維碼，就會自動創建一個檢驗過程。檢驗進行時，可以在不同檢驗過程之間自由切換。這對于同一產品來說，可以不更換量具，同時檢驗多個個體，提高了檢驗效率。

(3)數據判斷

檢驗數據采集完成后，系統根據設定的尺寸標準和公差范圍，自動判別檢驗結果是否合格。檢驗合格，則產品入庫。檢驗不合格，則填寫缺陷處理信息和處理意見，進入不合格品審理流程。

檢驗執行的整體流程如圖9所示。

圖9 檢驗執行流程

2.6 數據處理

數據處理功能包含不合格品審理和數據分析兩部分。

(1)不合格品審理

檢驗人員對檢驗出來的缺陷產品填寫詳細的問題描述，提交缺陷報告。質量主管會簽確認后，由設計師查看缺陷報告，分析缺陷原因，給出處理意見，如讓步接收、返修或報廢等。質量主管確認后，執行處理意見。

(2)數據分析

檢驗數據收集后，從發現質量問題、改進工藝水平、展示質量態勢的目的出發，需要對數據進行統計歸類和分析。數據分析可從3個層次來進行：初步統計，專向分析和綜合態勢。

初步統計包括批次(不)合格率、(不)良率趨勢、工序檢測(不)良率，如圖10(a)所示。在初步統計數據的基礎上進行進一步分析，可以得出質量缺陷分布情況，如不良原因、不良現象、不良位置、不良組件、責任部門等，如圖10(b)所示。隨著采集的數據量越來越多，當樣本達到足夠數量，可建立質量缺陷分布模型和質量發展趨勢的預測模型等，為質量綜合態勢展示的實現提供可能，如圖10(c)所示。

圖10 數據分析

3 應用效果對比

相比于傳統紙質檢驗，基于三維模型的可視化檢驗系統從檢驗信息可視化、數據采集自動化及結果分析智能化等方面都進行了根本性的升級，盡可能減少了人為因素造成的失誤。同時從可追溯性來說，生產過程中的產品問題可溯源，為產品的設計、工藝改進提供了大量的原始數據。相比于紙質或二維電子圖紙，檢驗過程的指引更直觀，更易用。檢驗尺寸與三維模型視圖關聯，唯一標識，幫助檢驗員更快完成檢驗任務。詳細使用效果對比見表1。

表1 傳統紙質檢驗與三維可視化檢驗對比

4 結束語

基于三維模型的產品可視化檢驗系統，基于產品的輕量化模型，集檢驗管理、檢驗執行、數據采集、數據處理等質量檢驗要素于一體，通過信息共享，貫穿設計、工藝、制造各環節，實現設計、制造一體化。

系統采用三維模型可視化引導技術，在模型上唯一標注待檢尺寸，方便檢驗人員根據圖像快速定位實物產品的待檢尺寸位置，檢驗過程更加具象，有效降低人為因素引起的錯誤。系統集成了一維碼/二維碼識別等多種身份鑒別技術，使得檢驗過程更加流暢。

系統的移動數據采集端可作為檢驗工位信息終端，可以脫機工作，不受網絡條件限制，適用于特殊生產環境使用，如無網絡信號的場所。連網狀態下也可以作為車間生產管控信息化前端機使用，實現了檢驗記錄無紙化、檢驗過程數據自動采集、質量信息追溯等信息化功能，同時預留了和其它車間信息化系統集成的接口。

系統適用于多品種小批量的離散型生產模式，同時具備行業擴展能力，可通過在服務端的基礎檢驗層增加新的行業檢驗模型，快速適用于新領域，該項技術使得系統的使用場景具有通用性。