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某車型ADAS產線標定故障問題分析及優化措施

2023-07-10 13:48:01汪德強謝佶宏
汽車電器 2023年6期
關鍵詞:措施優化

汪德強 謝佶宏

【摘? 要】本文主要研究某平臺高級駕駛輔助系統(Advanced Driving Assistance System,ADAS)車型在檢測線標定失效的問題,通過關聯圖分析法分析末端因素,確定該問題的根本原因,制定解決措施。通過實施相應措施,解決ADAS車型在ADAS檢測標定工位標定失敗的問題,提高ADAS車型在檢測線的ADAS標定通過率和生產車間ADAS車型的生產效率。

【關鍵詞】ADAS;檢測線;標定;優化;措施

中圖分類號:U463.651? ? 文獻標志碼:A? ? 文章編號:1003-8639( 2023 )06-0091-03

Calibration Fault Analysis and Optimization Measures for ADAS Production Line of a Platform Vehicle

WANG De-qiang,XIE Ji-hong

(SAIC GM Wuling Automobile Co.,Ltd.,Guangxi Key Laboratory of

Automobile Four New Feature,Liuzhou 545007,China)

【Abstract】In this paper,the calibration failure of ADAS models on a platform on the detection line is studied. The terminal factors are analyzed by correlation graph analysis method,the root cause of the problem is determined,and the solution measures are formulated. By implementing corresponding measures,the problem of the calibration failure of ADAS models at the ADAS detection and calibration station is solved. The ADAS calibration pass rate of ADAS models in the test line is improved,and the production tempo of ADAS models in the production workshop is improved.

【Key words】ADAS;detection line;calibration;optimization;measures

近幾年,由于汽車ADAS技術發展迅速,對汽車ADAS的功能測試需求也不斷增長[1]。ADAS 系統是通過安裝于車上的攝像頭、雷達、紅外線探頭等傳感器對車內外的環境數據實時采集、分析,并進行目標識別與檢測,實現自動巡航、行人檢測、車道保持、防碰撞預警等功能,從而能夠讓駕駛員及時發現汽車可能的危險,做出合理的駕駛動作[2]。本文以一款量產的ADAS車型為例,介紹在ADAS工位標定失敗的原因和優化措施,降低檢測線擁堵的問題,同時也為智能汽車的發展奠定基礎[3]。

1? 問題統計

某ADAS車型的檢測線過線問題總量在2020年7月份開始劇增,其中ADAS標定工位的標定失敗問題占總問題比例較高。該問題屬電子類標定問題,線下難以返修,造成檢測線擁堵,嚴重影響生產和檢測線的運行節奏,導致車間工作重復,效率低下,資源過度浪費。生產車間對ADAS過線標定失敗問題引起的不合格率進行統計,發現該問題占問題總數的55.27%,遠大于現場8%的要求。表1為某車型ADAS標定工位不合格統計表。

2? 現狀調查

現場抽查200臺故障車,通過對這些故障的歸類與分析,發現ADAS工位標定不合格數量有174臺,占據品質問題的87%,成為首要問題。由于ADAS工位的標定失敗排在所有故障車問題的前列,因此急需解決。故障車問題分類分析匯總如圖1所示。

3? 原因分析與驗證

ADAS工位標定失敗可分為兩大類。一類是整車產品問題或標定產線問題導致,部分原因可用排除法分析,根據調查,標定產線近期3個月未做任何更改,標定產線問題可排除。另一類就是整車產品問題了,通過對車輛的ADAS結構組成和原理可知,ADAS工位標定主要是通過波長或光線反射在標定室里進行標定,整車標定若存在人、機、料、法、環、測的問題也會導致整車標定失敗,如人員操作問題、標定設備問題、產品自身問題、測試方法問題、標定環境問題、整車關聯零件問題、檢測系統誤報等。

檢測線的ADAS工位標定集成了3種功能標定:毫米波雷達標定、環視攝像頭標定和ADAS控制器標定,只要其中任意一項標定失敗都會導致ADAS工位標定失敗。按照以上3種可能的標定失敗原因,用關聯圖分析法對以上3種功能標定逐一進行末端原因分析,關聯分析圖如圖2所示。

通過圖2分析得出14個末端因素,這14個末端因素中的任何一個都會導致ADAS工位標定失敗。為了更直觀地了解,把這14個末端因素匯總成表格,并逐一分析和確認,對比結果詳見表2。

通過用標定成功和故障車分析,依據表2,發現其它13個因素對標定結果無影響變化,但通過對調故障車與非故障車的前照燈裝飾零件,發現第11個因素“毫米波雷達標定有障礙”的標定結果有變化,下一步通過用2個方案驗證因素11是否為主要原因。

方案1,將故障車輛在毫米波雷達前面的前照燈裝飾蓋拆下,毫米波雷達裸露在外,進行標定驗證。

方案2,將故障車與非故障車的前照燈裝飾蓋對換,確定問題跟隨哪臺車轉移。

通過以上2個方案驗證,得到2個方案的驗證結果:拆開前照燈裝飾蓋的標定結果全部通過,說明前照燈裝飾蓋有問題;通過對換故障車的前照燈裝飾蓋,結果標定問題跟隨故障車的前照燈裝飾蓋轉移,可判斷出故障件就是前照燈裝飾蓋。前照燈裝飾蓋驗證對比分析具體驗證數據如表3所示,前照燈裝飾蓋是引起該問題的主要故障件,下一步分析該問題的根本原因。

通過對比故障車和非故障車的前照燈裝飾蓋,發現現場的前照燈裝飾蓋有兩種狀態,差異在于前照燈裝飾蓋內側表面不一樣:故障車的前照燈裝飾蓋和品牌字牌是一體式,定義為新狀態,而非故障車的前照燈裝飾蓋和品牌字牌是分體式,通過焊接結合,定義為舊狀態,如圖3所示。

從表3的測試結果可判斷:前照燈裝飾蓋是導致整車發生ADAS標定故障的主要零件。但是,為什么舊狀態零件能通過檢測線ADAS標定工位的標定,而新狀態零件不能通過呢?經對比前照燈裝飾蓋的新舊狀態,發現舊狀態前照燈裝飾蓋為達到字牌的外凸金屬的造型視覺效果,把品牌字牌飾板與前照燈裝飾蓋本體設計為分體式,將品牌字牌飾板按要求噴涂為金屬漆,再通過焊接的方式固定在前照燈裝飾蓋本體上。但實際生產中,因制造精度的問題,前照燈裝飾蓋與車型品牌字牌的分體式結構需整改為一體式,整改后的一體式狀態如圖3所示,并將品牌字牌附近區域大面積噴涂金屬漆。大面積的金屬漆覆蓋了毫米波雷達輻射區域,由金屬漆對毫米波雷達波長穿透性有阻礙的特性可知,該擴大的金屬漆遮擋了毫米波的波長,導致毫米波雷達標定失敗。毫米波雷達被遮擋的原理如圖4所示,可判斷前照燈裝飾蓋新狀態零件的金屬漆造成毫米波雷達標定失敗是導致ADAS車型在檢測線ADAS標定工位標定失敗的根本原因。

通過進一步的試驗,驗證以上推斷。選取10臺故障車,將毫米波雷達前面的前照燈裝飾蓋金屬漆進行人工打磨干凈,再重新進行ADAS標定工位標定。標定結果是全部通過,問題解決率100%。前照燈裝飾蓋打磨后驗證結果對比分析如表4所示。因此,確定新狀態前照燈裝飾蓋上的金屬漆阻礙了毫米波雷達的檢測標定,導致ADAS車型在ADAS工位標定失敗。

4? 措施制定與驗證

針對以上原因,制定長期措施如表5匯總所示。

整改新狀態前照燈裝飾蓋中部內側車型品牌字符區域的金屬漆噴涂范圍:毫米波雷達正對區域用工裝進行遮擋后再噴涂,保證雷達正對面無金屬漆遮擋。前照燈裝飾蓋噴涂對比分析圖如圖5所示。

措施實施后,現場抽取16臺故障車,更換噴涂后的新狀態前照燈裝飾蓋重新進入檢測線ADAS標定工位進行標定。最后,16臺整車全部標定成功,ADAS工位標定失敗率0%。整改措施有效,ADAS工位標定失敗問題徹底解決。整改措施提高了過線效率,為后續生產計劃提供保障。

5? 后期跟蹤

按照表5的方案實施后,對ADAS車型在ADAS標定工位失敗問題進行效果檢查,任意抽查50臺整車,有1輛不合格。經查是由于360環視攝像頭底部有水滴導致,擦干后標定通過,其他49臺整車全部合格,整改后的故障率為2%,小于現場5%的要求,對比數據如表6所示。整改后的ADAS車型在ADAS標定工位的標定故障率符合設計要求,整改措施有效。

6? 結論

本文通過用關聯分析法對ADAS車型在ADAS標定工位標定失敗的問題進行分析,總結出14個末端因素,最后確定問題的根本原因是:新狀態前照燈裝飾蓋上噴涂的金屬漆擋住了毫米波雷達的波長發射范圍,影響毫米波雷達標定,導致整車標定失敗。通過整改金屬漆的噴涂范圍,避開毫米波發射區域,解決毫米波標定失敗問題,從而解決了ADAS工位標定的標定故障問題,有效提升車間生產效率,保證了生產線的生產節拍。

參考文獻:

[1] 李文禮,李建波,石曉輝,等. 用于汽車ADAS系統測試的軟目標車研究進展[J]. 汽車工程學報,2021,11(4):280-288.

[2] 張志強. ADAS的發展歷程及趨勢[J]. 內燃機與配件,2019(1):80-82.

[3] 張艷霞. 毫米波雷達與視覺融合的車輛感知技術研究[J]. 科技與創新,2022(16):178-181.

(編輯? 凌? 波)

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