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    智能視覺技術(shù)在汽車內(nèi)飾生產(chǎn)中的應(yīng)用

    2022-01-19 07:30:16焦楊方志彬劉繼成梁進(jìn)城楊偉聞向陽
    汽車工藝與材料 2022年1期
    關(guān)鍵詞:儀表板織物機(jī)器人

    焦楊 方志彬 劉繼成 梁進(jìn)城 楊偉 聞向陽

    (長春富維安道拓汽車飾件系統(tǒng)有限公司,長春130033)

    1 前言

    智能視覺技術(shù)是人工智能技術(shù)的1個分支,就是用視覺設(shè)備代替人眼完成測量、檢查、引導(dǎo)、識別等功能,實(shí)現(xiàn)減少人工、降低勞動強(qiáng)度、對接信息化智能化建設(shè)等。視覺檢測技術(shù)的主要組成部分包括光源、視覺相機(jī)、圖像處理器、計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等[1]。視覺檢測技術(shù)作為工業(yè)技術(shù)中的1個細(xì)分領(lǐng)域,涉及到圖像處理、數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換、機(jī)械工程、自動化檢測、光源設(shè)計(jì)、圖像傳感器技術(shù)、模擬電子信號、數(shù)字信號處理技術(shù)、人機(jī)協(xié)同技術(shù)等,每1項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展都會影響到視覺技術(shù)的進(jìn)步[2],其中母子圖像傳感器、互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS)和電荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)攝像機(jī)、數(shù)字信號處理(Digital Signal Process?ing,DSP)、ARM嵌入式技術(shù)、圖像處理和模式識別等技術(shù)的快速發(fā)展,有力地推動了智能視覺技術(shù)的快速發(fā)展。智能視覺技術(shù)主要分為3類:單目視覺技術(shù)、雙目視覺和多目視覺,其中單目視覺即安裝單個攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集,一般只能獲取到二維圖像,主要應(yīng)用在智能機(jī)器人領(lǐng)域。雙目視覺技術(shù)是1種模擬人類雙眼處理環(huán)境信息的方式,通過2個攝像機(jī)從外界采集一幅或者多幅不同視角的圖像,從而建立被測物體的三維坐標(biāo)。多目視覺技術(shù)采用了多個攝像機(jī)以減少盲區(qū),降低錯誤檢測的機(jī)率。

    本文主要探索智能視覺技術(shù)在汽車內(nèi)飾生產(chǎn)中的研發(fā)應(yīng)用,如在汽車內(nèi)飾儀表板裝配、鑲嵌注塑、座椅裝配等生產(chǎn)過程采用智能視覺技術(shù)進(jìn)行檢測、引導(dǎo)、糾偏等功能,通過應(yīng)用智能視覺技術(shù)進(jìn)行檢測,不但減少了檢測的操作人員,同時將誤檢率降到“0”,通過應(yīng)用智能視覺技術(shù)中的引導(dǎo)與糾偏功能,提升了自動化應(yīng)對復(fù)雜工況環(huán)境的能力和設(shè)備層的智能化水平。

    2 智能視覺技術(shù)在儀表板金屬件裝配及檢測工序的應(yīng)用

    在應(yīng)用智能視覺技術(shù)時,應(yīng)對其主要應(yīng)用參數(shù)和技術(shù)過程了解,如主要技術(shù)參數(shù)有鏡頭焦距(mm)、FOV(視場)、WD(物距)、CCD芯片尺寸、像素單元尺寸、測量精度等,具體計(jì)算公式如下。

    式中,f為焦距;WD為物距;CCD為芯片尺寸;FOV為視場。

    像素單元尺寸:如1200×104像素、1/1.7英寸鏡頭(1/1.7英寸鏡頭對角線尺寸為9.5 mm、靶面寬7.6 mm、靶面高5.7 mm),根據(jù)寬高比為4∶3可以計(jì)算出寬度像素點(diǎn)為4 000,高度像素點(diǎn)為3 000,每個像素點(diǎn)的大小為CCD芯片尺寸(H or V)/H or V像素點(diǎn),經(jīng)計(jì)算為1.9 μm,即像素點(diǎn)大小為1.9 μm×1.9 μm;測量精度:如視場為530 mm×397.5 mm,分辨率為4 000×3 000,即橫向或縱向測量精度為0.132 5 mm。

    汽車內(nèi)飾儀表板在裝配過程會安裝各類型的金屬件,如圖1所示,包含簧片螺母、卡子以及夾片,不同車型所需安裝的數(shù)量在20~130,圖2為某車型儀表板各類金屬件數(shù)量及位置分布?;善菽赣糜谂浜檄h(huán)境件(如儀表板上的電子件、各類裝飾條、出風(fēng)口、各類塑料件等)與儀表板本體連接的螺釘,卡子和夾片主要用于環(huán)境件與儀表板本體的卡接。

    圖1 儀表板裝配各類型金屬件

    圖2 儀表板各類型金屬件分布

    目前儀表板各類型金屬件傳統(tǒng)的安裝模式為人工方式,由于數(shù)量多、形狀復(fù)雜尖角多,其中夾片和卡子在安裝時需要力較大,所以對操作者的手指傷害較大,不符合人機(jī)工程要求。在裝配后的檢測工位,由于各類型金屬件數(shù)量多且分布范圍廣,所以人工檢測經(jīng)常出現(xiàn)錯誤。針對這種狀態(tài),開發(fā)了儀表板金屬件自動安裝及智能檢測裝置(圖3),主要由機(jī)器人、視覺糾偏與檢測裝置、金屬件抓手、固定胎膜與夾緊裝置、震動料盤、控制系統(tǒng)等組成。震動料盤主要負(fù)責(zé)將各類型的金屬件進(jìn)行排序,機(jī)器人帶動抓手完成金屬件的抓取與安裝、固定胎膜,夾緊裝置主要承擔(dān)儀表板固定作用,視覺糾偏與檢測裝置首先完成金屬件裝配前各個位置的精確掃描,機(jī)器人按照視覺掃描圖像位置進(jìn)行安裝軌跡調(diào)整,防止出現(xiàn)裝不上現(xiàn)象,同時肩負(fù)著裝配完成后對各類型金屬件裝配數(shù)量的檢測功能。多數(shù)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用場景中,機(jī)器人的動作軌跡需要通過預(yù)先示教以及離線編程來指定,加工過程只是簡單重復(fù)預(yù)先設(shè)定的動作,但是當(dāng)工作環(huán)境或者工件的位置、大小發(fā)生微小改變時,機(jī)器人如果仍按照預(yù)先設(shè)定動作行走會影響加工或裝配的精度,智能視覺糾偏、引導(dǎo)與定位技術(shù)解決了上述問題[3]。本裝置采用了機(jī)器人與智能視覺糾偏技術(shù)相結(jié)合方式,克服了注塑儀表板骨架微變形的影響,提升了每次安裝金屬件的位置精度,正確安裝率>99.5%。儀表板金屬件自動安裝及智能檢測裝置的使用,每班減少1名操作者,同時避免了各類型金屬件漏裝。

    圖3 儀表板金屬件自動安裝及智能檢測裝置

    3 智能視覺技術(shù)在汽車內(nèi)飾儀表板、門內(nèi)護(hù)板總成檢測方面的應(yīng)用

    智能視覺目前在汽車內(nèi)飾儀表板、門內(nèi)護(hù)板總成的檢測方面也進(jìn)行開發(fā)應(yīng)用,如儀表板金屬件數(shù)量檢測、門內(nèi)護(hù)板總成各種顏色配置檢測,針對小批量多品種的生產(chǎn)線研發(fā)了柔性智能視覺檢測裝置(圖4),大批量單品種生產(chǎn)線研發(fā)應(yīng)用了固定式智能視覺裝置(圖5)以更好的匹配生產(chǎn)線節(jié)拍。柔性智能視覺裝置由6軸機(jī)器人(特殊帶第7軸)、視覺鏡頭、固定胎膜、外罩箱體、控制系統(tǒng)組成,優(yōu)點(diǎn)是可以兼顧多產(chǎn)品,缺點(diǎn)是檢測節(jié)拍較長。固定式智能檢測裝置由多個視覺鏡頭、固定胎膜、外罩箱體、控制系統(tǒng)和滑動軌道組成,優(yōu)點(diǎn)是節(jié)拍快,缺點(diǎn)是只能針對1種固定產(chǎn)品進(jìn)行檢測。

    圖4 柔性智能視覺檢測裝置

    圖5 固定式智能視覺檢測裝置

    如在大批量單品種汽車門內(nèi)護(hù)板總成顏色配置檢測中我們采用固定式智能視覺,通過視覺拍照結(jié)果與準(zhǔn)時化訂單信息進(jìn)行匹配,以驗(yàn)證生產(chǎn)裝配過程是否出現(xiàn)配置錯誤的現(xiàn)象,如圖6中汽車門內(nèi)護(hù)板的裝飾條和中部插件的顏色識別?;跈C(jī)器人自動裝卡扣與視覺檢測系統(tǒng),包括6軸機(jī)器人、工業(yè)相機(jī)、線性光源和卡扣安裝夾具。由于儀表板骨架存在微小變形或儀表板擺放后偏移等因素導(dǎo)致機(jī)器人在安裝卡扣時存在位置變化的情況,為了糾正位置偏差該項(xiàng)目加入了視覺糾偏功能。

    圖6 不同顏色配置的汽車門內(nèi)護(hù)板

    機(jī)器人視覺系統(tǒng)捕捉安裝夾具與儀表板相對位置關(guān)系圖像,上位機(jī)處理采集的圖像并計(jì)算出儀表板當(dāng)前位置與模板位置偏差,該偏差數(shù)據(jù)反饋給機(jī)器人系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)糾偏系統(tǒng)的閉環(huán)控制。系統(tǒng)硬件由相機(jī)、鏡頭、光源、PLC、上位機(jī)、機(jī)器人組成。軟件主要由VC++6.0、相機(jī)軟件、Wincc Flexi?ble等。

    將安裝卡扣中心作為基準(zhǔn)點(diǎn),偏移量分為X、Y、Z(圖7),模板坐標(biāo)為X1、Y1、Z1,當(dāng)前坐標(biāo)為X2、Y2、Z2,因此偏移量分別為X=X2-X1、Y=Y2-Y1、Z=Z2-Z1。將數(shù)據(jù)發(fā)送給上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到精準(zhǔn)位置進(jìn)行安裝。

    圖7 智能視覺坐標(biāo)系

    4 智能視覺技術(shù)在注塑鑲嵌自動化裝置中的應(yīng)用

    注塑鑲嵌是汽車內(nèi)飾生產(chǎn)中常用的注塑工藝,主要用在儀表板氣囊區(qū)域的織物鉸鏈和金屬件注塑鑲嵌,圖8為織物鉸鏈通過自動化裝置掛在模具上的狀態(tài),圖9為織物鉸鏈和金屬螺母注塑鑲嵌后的成品。所謂鑲嵌注塑是指預(yù)先將嵌件放到模具中,隨后合模注塑成型,開模后嵌件被包裹到注塑產(chǎn)品內(nèi),從而實(shí)現(xiàn)嵌件與注塑件有效結(jié)合。注塑鑲嵌工藝的優(yōu)點(diǎn)有產(chǎn)品一次成型、節(jié)約部分注塑模具、省去了裝配或焊接工序等。在注塑鑲嵌過程中智能視覺的作用主要是檢測織物及金屬件在模具上是否放到位,同時檢測成品鑲嵌件的位置是否正確。

    圖8 織物鉸鏈掛在注塑模具狀態(tài)

    圖9 注塑鑲嵌后的氣囊盒成品

    設(shè)計(jì)智能視覺裝置基于桁架機(jī)器人視覺的織物檢測裝置,包括桁架機(jī)械手和安裝在Z軸末端上的工業(yè)相機(jī)、線性光源和織物抓取夾具。工業(yè)相機(jī)的輸入/輸出端分別與中央控制器的輸入/輸出端連接。桁架機(jī)械手在織物平臺上抓取織物,將織物放入注塑磨具中;采用相機(jī)采集織物的紋理圖像作為基準(zhǔn)模板,選取織物特征為圖像對比區(qū)域,設(shè)置合理的對比閾值進(jìn)行判斷織物擺放是否正確,根據(jù)對比結(jié)果進(jìn)行報(bào)警或合格輸出,確??椢飻[放中無脫落。由于注塑磨具開模后空間有限,因此選用體積較小的基恩士IV2簡易視覺相機(jī),內(nèi)置光源,相機(jī)尺寸44 mm/24 mm/30 mm,相機(jī)配有AI圖像識別傳感器,光源亮度與對焦具有自動調(diào)節(jié)功能,可實(shí)現(xiàn)“自動”設(shè)定與調(diào)整,穩(wěn)定檢測。最小安裝距離可實(shí)現(xiàn)WD=20 mm,視野V=7.5 mm,視野H=10 mm(圖10)。

    圖10 安裝距離與視野比例

    5 智能視覺技術(shù)在座椅裝配生產(chǎn)線中的應(yīng)用

    汽車座椅座墊與靠背連接是座椅裝配過程的關(guān)鍵特性項(xiàng),要求每側(cè)4個擰緊螺栓要達(dá)到設(shè)定扭矩值范圍(標(biāo)準(zhǔn)值為45 N·m±4.5 N·m)、擰緊螺栓的順序和角度正確、使用符合標(biāo)準(zhǔn)類型的螺栓。所以此工位設(shè)計(jì)了座靠自動化螺栓擰緊裝置(圖11)完成各連接螺栓的擰緊。座靠自動化螺栓擰緊裝置安裝視覺引導(dǎo)系統(tǒng),主要包括FANUC機(jī)器人、工業(yè)相機(jī)、線性光源、PLC和英格索蘭扭矩槍。由于座椅裝配線體在傳輸過程中定位精度不高,導(dǎo)致座靠連接固定螺母在位置與傾斜角度上會出現(xiàn)一定的偏差,如不進(jìn)行引導(dǎo)糾正,扭矩槍會出現(xiàn)扭矩、傾角等報(bào)警,導(dǎo)致合格率低而增加返修,為了精準(zhǔn)定位該項(xiàng)目加入了視覺引導(dǎo)功能。機(jī)器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng)捕捉座靠固定螺母位置圖像,相機(jī)軟件計(jì)算出固定螺母位置坐標(biāo)與螺紋導(dǎo)向角度等參數(shù)(圖12),再將數(shù)據(jù)傳送給機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行引導(dǎo)安裝。系統(tǒng)軟件主要有VC++6.0、相機(jī)算法軟件、TIA Portal V15等。

    圖11 汽車座椅座靠自動化擰緊裝置

    圖12 數(shù)據(jù)傳送系統(tǒng)

    6 結(jié)束語

    隨著智能制造的深入推進(jìn),智能視覺技術(shù)將會在更多領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用,目前汽車內(nèi)飾生產(chǎn)行業(yè)多采用二維視覺技術(shù),完成單點(diǎn)或多點(diǎn)進(jìn)行檢測、引導(dǎo)、糾偏等任務(wù),同時能與制造執(zhí)行管理系統(tǒng)進(jìn)行通訊,完成生產(chǎn)一線的實(shí)時數(shù)據(jù)采集。在二維視覺技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上會逐步引入三維視覺技術(shù),針對空間多維檢測、目標(biāo)深度檢測、高分辨率檢測等方面進(jìn)行應(yīng)用研發(fā)[4]。伴隨著三維視覺技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展,其在汽車內(nèi)飾生產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用場景會越來越多,其與二維視覺檢測技術(shù)相輔相成,各自發(fā)揮自身獨(dú)特優(yōu)勢,可有效降低制造成本,提升汽車內(nèi)飾生產(chǎn)的智能化水平,為建設(shè)智能工廠打下基礎(chǔ)。

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