視覺技術在白車身制造過程中的應用

谷昊，周林柱，宋思源，張星，李金寶

中國第一汽車股份有限公司工程與生產物流部 吉林長春 130011

1 序言

在數字化、智能制造和工業4.0的時代背景下，市場競爭日趨激烈，用戶需求快速更新迭代，自動化和柔性化成為了汽車工業亟需突破的重點課題。視覺技術的應用為白車身制造過程中引導定位、過程質量監控等關鍵領域提供了新的解決方案。

視覺技術在工業中應用的基本原理是視覺傳感器對機器人周邊環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將其反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，通過攝像頭（CCD/CMOS）標定算法將2D-3D映射求參，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。

本文重點關注視覺技術，闡述了其在焊裝車間中的應用，通過分析視覺傳感器對工件進行拍照和解算，引導機器人修正軌跡，實現自動、智能抓取和焊接；視覺傳感器借助RGB三色光源應對不同檢測場景，實時檢測涂膠質量；2D視覺檢測和3D激光測量相結合，實現對車身特征三維空間尺寸測量等在白車身制造過程中的應用與實踐，為汽車工業數字化轉型與智能制造積累經驗。

2 視覺技術在機器人抓取引導中的應用

白車身制造過程中工件在線體內的自動運輸依靠的是抓具和夾具的精確配合，但是在工件由線外到線內的上件過程中，無論是采用精定位料車還是AGV（Automated Guided Vehicle，自動引導車）馱運器具運輸，其精度都遠達不到工裝的等級，因此機器人無法正常抓取工件。應用視覺技術輔助機器人定位，可以實現機器人軌跡自適應，精準完成抓取動作。

2.1 基本原理

將視覺引導傳感器集成到機器人上，當機器人運動到尋件位置后，攝像頭對工件進行拍照，并對工件上的特征點進行圖像處理來解算工件在空間中的6自由度（限制X、Y、Z三個方向的移動，還有基于X、Y、Z軸向的旋轉）變化量，并將信號反饋給機器人，從而修正機器人軌跡[1]。

2.2 實際應用

視覺引導抓取在白車身制造過程中主要應用在自動上件工位及主拼工位。根據工件的尺寸和特征以及工裝的干涉性，選擇視覺傳感器集成在抓取機器人、抓具上（見圖1），或者固定安裝，對視覺傳感器進行采圖示教。機器人與視覺傳感器進行手眼標定，控制器通過算法將工件特征位置坐標發送給機器人，使其精確取件。

圖1 集成視覺傳感器的抓具

2.3 應用價值

視覺引導機器人自動抓取在很大程度上降低了料車或器具的設計和制造難度，更能很好地適配AGV運輸，實現無人搬運的智能工廠。

3 視覺技術在涂膠檢測中的應用

涂膠作為白車身制造過程中的一種重要連接工藝，具有機械連接（如鉚接等）、固態連接（點焊、摩擦焊等）不可替代的優勢：①可以有效連接金屬與非金屬；②不會產生機械連接的應力集中問題；③密封膠還可以起到密封作用，因此涂膠質量的控制就顯得尤為重要。常見的涂膠質量問題主要是位置偏差、物料量超差、斷膠等。傳統檢測方式是采用人工抽檢，缺點是操作性差、樣本量少，有缺陷流出風險。

3.1 基本原理

涂膠視覺傳感器（見圖2）由光源和相機構成，實時拍攝2D圖片，其內容包括膠槍嘴，以及底板陰影、膠條、膠條的反光。通過控制器進行示教得到膠條的骨架點，并設置區段檢測參數。最后軟件算法調用不同區段的骨架點和檢測參數，將結果反饋至控制器，從而判斷涂膠寬度、涂膠位置以及涂膠連續性是否符合設定質量目標。

3.2 實際應用

視覺技術應用在白車身制造過程中，可將涂膠傳感器集成在涂膠槍嘴上，如圖3所示。工藝人員對膠條參數進行示教，實際生產過程中涂膠檢測設備實時對涂膠質量進行監控，每個工件的涂膠檢測結果以及回放可以在控制器中查看。膠條的位置、物料量超差或者出現斷膠等控制失效情況時，控制器會報警，并在控制器中顯示警告項的失效類型、超差量，工藝和維修人員可以據此追溯問題的真正原因。

圖3 涂膠視覺檢測過程

3.3 應用價值

在白車身制造過程中，涂膠過程的質量控制對于整車的強度、密封性和面品質量起著至關重要的作用。實際生產過程中，對于涂膠質量的檢測手段一般采用對關鍵位置進行人工測量。視覺技術的應用不僅能檢測關鍵幀，而且能做到實時全過程覆蓋，不占用生產線節拍，從而可有效提高生產線的自動化率、質量控制等級和數字化監控。

4 視覺技術在數字夾具定位中的應用

在白車身制造過程中，車身主流定位方式有兩種，分別為升降滾床下夾具定位和隨車定位滑橇。方式一主要依靠NC定位升降滾床下落，到位后下夾具夾緊，車身定位完成；方式二高速滾床與隨車的精度滑橇配合，根據理論位置完成車身定位。方式一定位精度及穩定性高，但車型柔性較差，且下夾具夾緊、打開時間占用節拍；方式二占用節拍時間短，但是隨車滑橇的加工精度和一致性加工、維護難度高，車型柔性也較差。視覺技術的應用可以取消定位夾具，從而提升傳統車身定位方式的車型柔性和機器人利用率。

4.1 基本原理

根據RPS系統定位的“3-2-1”原則，首先通過主基準規定方向，3點或面接觸，消除3個自由度；再通過次基準定位，2點或線接觸，消除2個自由度；最后第三基準控制工件的旋轉，選取1點，消除1個自由度。至此，限制了工件在三維空間中的6個自由度，完成定位。視覺相機依據“3-2-1”定位原則對選取的特征點進行拍照，再通過算法來得到當前工件在坐標系下與理論位置的偏差，進而對機器人運動進行誤差補償。

4.2 實際應用

視覺定位系統由4個相機模塊組成，其位置布局如圖4所示。根據線體規劃最大視野覆蓋面積分布，3個相機即可滿足定位精度，第4個相機作為冗余設計。在地板線和主焊線的補焊工位應用視覺定位時，根據“3-2-1”定位原則，選取工件的3個RPS點或至少1個3D特征（如孔、凹槽等）、1個2D特征（如棱線、邊界等）和1個特征面，調試時對視覺傳感器進行采圖示教并對機器人進行手眼標定，在視覺系統與被引導機器人之間完成通信配置后可實現視覺定位。

圖4 視覺傳感器位置布局

4.3 應用價值

視覺技術在數字夾具定位中的應用極大地減少了車身定位的時間，可增加純工藝時間4～8s，從而提高機器人利用率；其定位精度與穩定性較高，在坐標系下X、Y、Z方向的定位誤差可以控制在0.5mm，X、Y、Z軸旋轉方向的定位誤差可以控制在0.015°，能夠達到焊接的質量目標；維修便捷，更換或校準相機并進行快速標定；車型柔性化高，可兼容不同平臺、尺寸差異大的車型[2]。

5 視覺技術在尺寸測量中的應用

白車身BOM復雜的拓撲結構，決定了車身尺寸產生波動的原因多樣化。在白車身制造過程中，影響白車身尺寸的主要變差來源包括零件狀態、工裝夾具、人員操作和公差累積等。對車身尺寸進行控制，首先要對制造過程的尺寸數據進行檢測采樣，數據的跟蹤是實現整車裝配過程監控的基礎，檢測方法決定了車身裝配過程監控的精確性和有效性。目前，白車身骨架尺寸測量常用的方法是三坐標檢測，其具有較高的精度和柔性，但是只能定期進行離線檢測，對于問題的暴露和解決具有延時性。

5.1 基本原理

白車身尺寸在線測量系統是基于視覺檢測技術和3D激光測量技術的非接觸式測量。在設定好的照明條件下，利用線型激光照射至被測物體特征位置表面產生光條，激光位移傳感器對光條進行解析以獲取3D特征數據，其線性度最高可達1μm，最高分辨率可達0.1μm。同時，采用CCD（Charge Coupled Device）陣列相機拍攝2D圖像，控制器對圖像處理算法得到特征的二維坐標值，再通過三角測量原理圖像將二維坐標轉換為傳感器坐標系下的三維空間坐標，以實現對白車身尺寸的精確測量。

5.2 實際應用

白車身尺寸在線測量系統主要應用于焊裝車間地板總成及白車身骨架總成工位，對總成的關鍵定位孔、安裝孔以及其他功能尺寸進行在線檢測。如圖5所示，現場根據生產線節拍布局4～6個在線測量機器人，覆蓋工件全部特征關鍵點。視覺在線測量系統可以實時監控車身尺寸波動，數據分析系統可以對單點尺寸超差、多點關聯超差報警，并對尺寸波動預警等，及時監控數據的突變、均值波動和均值飄移等，并對測點數據形成測量報告。

圖5 在線測量工位機器人站位

5.3 應用價值

在白車身制造過程中，在線視覺檢測不僅可以實現高度柔性化，無需離線，而且搭載溫度補償系統還可以消除車身坐標系下測量結果的偏差。視覺在線檢測系統不僅可以在全過程實時覆蓋車身尺寸在線的同時記錄每輛車的“個人信息”，為質量溯源提供基礎數據支撐，而且還可以對數據進行圖表化、可視化分析處理，實現過程監控數字化轉型。

6 結束語

視覺技術應用在白車身制造過程中有極大益處，首先對于生產線的柔性化和自動化有所提升，其次代替不符合人機工程或人工視覺精度不滿足的檢查工藝，使質量控制全過程覆蓋，質量問題可追溯。

未來視覺技術結合計算機技術、光電傳感器技術和圖像處理技術，將助力焊裝機器人實現目標環境識別、過程決策、缺陷預防、過程動態監控，構建自動化、柔性化智能焊裝工廠。