张媛媛
(上汽大众汽车有限公司，上海 201803)
白车身尺寸的过程监控作为尺寸工程工作中重要的环节, 是整车质量控制与管理的基础，对整车质量有着十分重要的作用，而在整车质量问题中由于车身问题引起的占比40%以上。回顾90年代，美国三大汽车公司(GM,Ford,Chrysler)仅用了三年时间就扭转了美国车市局面，夺回了大部分日系汽车的在美份额，其中重要的原因之一是美系车企将白车身制造尺寸波动水平控制在2 mm内。目前各大汽车厂商车身尺寸控制主要的方法有离线测量、在线激光两种方式。离线测量方法主要是三坐标测量，该测量方法需要将大型的车身零件送到测量室，且三坐标的数据为点状离散数据，无法实时监控车身稳定性；
在线激光是目前各大汽车厂商热衷的测量方法，该方法快速高效但是其精度受到机器人的影响很大，一个臂展是3.1 m的机器人连续高速运转1小时后工具中心点偏移0.5 mm，因此在线测量精度根本无法得到保证，需要定期和离线测量进行精度对比。针对上述车身尺寸监控方式的缺点，集合离线测量的高精度和高效率，本文提出了车身在线绝对测量的概念。
车身尺寸要实现在线监控和绝对测量，需要保证工位在生产线中，目前车身在线激光测量是车身制造生产线中的一个末端监控工位，采用的测量手段必须不受测量载体的影响，因此经过考察研究决定采用光学扫描设备作为测量的设备。两个机器人携带拍照幅面达到1 m×0.75 m×0.75 m的光学扫描测头，整套测量系统精度不受机器人影响，测量精度可达到0.1 mm。在测量领域首次实现了高效率和高精度结合的在线测量工位。车身在线绝对测量工位主要由ATOS测量机、FRAME测量辅助框架、减震平台、支撑夹具、进出工位辊床、和工位围栏6部分组成[1]：
图1 Atline测量系统的组成Fig.1 Composition of atline system
3.1 点云的提取
整个系统配备了两个工业机器人，由机器人携带扫描测头进行测量。测量机是绝对测量系统的核心设备，主要功能是获取被测零件表面点云数据，测量机主要由纵横四根测量导轨，两组机械手臂和两个测量头组成，分别完成左右半个车身的测量工作，两个测头获取的测量数据通过网络传输至同一台计算机进行计算，最终实现在同一坐标系下进行测量和数据计算，实现了两个机器人同时在同一车身坐标下进行测量并评价。
3.2 数据的计算
在光学测量中测量头能扫描到的区域是从两个相机里能看到的区域，因此在光学测量结构比较复杂的多边、多角、多孔或者包含其他三维外形的零件时，由于测量面幅的大小导致一张照片不能完全数字化处理整个物体，而这些单独的测量须经系统转换处理，在测量数据里生成整体表面，并且定向正确，而对于转换处理，将使用到参考点。FRAME测量辅助框架主要功能是用来粘贴拍摄过程中用来照片拼接的参考点，其特点是无需像离线设备一样每次重新放置参考点。同时由于在工位中完全静止，所以无需每台车都进行参考点的拍摄，只需定期进行摄影测量即可，大大提升了测量效率，并实现了工位的全自动化。
图2 FRAME支架示意图Fig.2 FRAME bracket diagram
基于上述研究，建立了一套基于光学扫描的在线绝对全域测量系统。分别利用目前流行的方法验证了该系统的测量效率、鲁棒性和测量精度。
该系统应用于某工厂的白车身在线检测工位，能够在15分钟内完成对一个白车身的扫描工作，并且能够自动呈现该车身的点云尺寸状态，能够根据点云数据进行报警和预警的工作，并且能够自动和任一指定的车辆进行点云的对比，迅速得出车身的尺寸变化。
该系统的半动态重复性测试达到99%的特征方向Range不超过0.25 mm，动态重复精度可达到100%特征Range小于0.4 mm。
整套系统的绝对精度不依赖于机器人的精度，与离线的国际先进的CMS系统的精度比较可以达到0.1 mm以内。通过实际验证了整套的速度、稳定性和绝对精度都在目前的在线测量系统中处于国际领先水平。
5.1 全域和全生命周期质量控制
在线绝对测量技术能够对生产过程的全域和全生命周期的质量进行管控。一般产品质量管理按产品的生命周期包含产品质量前期、过程质量管理和质量追溯分析三个质量管理职能。车身在线绝对全域测量的功能涵盖了以上三项质量管理工作职能。在车身在线绝对测量工位规划阶段，从车身产品设计要求和工艺要求角度分析质量风险，定义车身尺寸测量方案包含车身全尺寸评价和批量监控测量方案。测量的全点云数据扫描和保存，大大提高了质量问题追溯分析的工作效率。测量数据进入尺寸信息智能系统，数据经过统计分析按量预警和报警规则及时发出信息，必要时实现生产线自动停止功能，能够对生产过程中产生的数据进行统计查询，分析后形成报表，为后续工作提供参考数据与决策支持。
5.2 点云数据的应用
绝对全域测量能够实时的扫描车身的状态，动态地进行虚拟装配，及时的指导生产的装配工艺。虚拟装配是指在软件中再现实际的拼装过程，建立相应的夹具等模型，计算得出最后的装配偏差，分析影响装配质量的主要尺寸。通过将车身的外形进行数字化、智能化，利用测量的全尺寸特点进行车身的虚拟装配，能够对车身装配效果进行预判，从而指导实际生产装配工艺，达到最佳的装配效果。达到降低生产风险、提高生产效率、降低成本的目的。
利用测量的点云大数据，实现了虚拟样架分析，为用户部门提供虚拟框型面样架的数据，从而替代实体样架，节省了车型前期的开发费用。
图4 虚拟样架Fig.4 Virtual fixture
车身在线绝对全域测量能同时满足产品质量管理、过程质量管理和质量追溯分析的三重管理功能。基于该测量建立的一套车身质量实时监控管理方法，通过将车身的外形进行数字化、智能化，对测量大数据进行深度挖掘分析，并采用机器自学习历史数据和实际调整优化经验，不仅对车身质量的控制界限做了清楚准确的限定，而且还能够对车身质量的变化进行预判，做到防患于未然。彻底改变了车身质量监控行业准确率低、人工成本高、项目周期长的状况，对促进我国汽车行业的技术创新和质量监控，提高我国车身的智能制造水平和国际竞争力有很强的借鉴价值，为我国汽车制造业的智能化转型升级提供了强有力的助推动力。
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