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    藍光掃描系統(tǒng)測量方案在汽車尺寸問題解決中的應用

    2021-09-23 15:28:49黃文亮韋侯黎梁運朝
    企業(yè)科技與發(fā)展 2021年8期
    關鍵詞:匹配數據分析

    黃文亮 韋侯黎 梁運朝

    【關鍵詞】藍光掃描系統(tǒng)基準;匹配;數據分析

    【中圖分類號】U463.82 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688(2021)08-0070-04

    1 藍光掃描的特點

    上汽通用五菱汽車股份有限公司使用的是“??怂箍怠彼{光系列產品,解決實際問題時多使用手動藍光測量系統(tǒng)(自動藍光測量系統(tǒng)常用于在線過程監(jiān)測),如圖1所示。

    在不考慮自動測量帶來的高效外,藍光掃描系統(tǒng)幾乎具備三坐標的一切功能。藍光能夠掃描整體型面,偏差色彩分布圖可以直觀反映出各個位置的偏差狀態(tài),相比常規(guī)三坐標,在測量報告可讀性與分析難易度方面有明顯的優(yōu)勢。同時,由于測量范圍大,因此測量基準可根據實際問題靈活切換,便于針對特殊問題制訂針對性的測量方案 [1]。

    2 白車身掃描方案

    白車身尺寸通常使用雙懸臂三坐標測量機(CMM)測量,日常監(jiān)控尺寸偏差及穩(wěn)定性,三坐標在白車身測量上具有高效的優(yōu)點,但由于是接觸式采點,所以測點數量有限,工程師在數據分析中需要對車身平時的狀態(tài)非常清楚,只有結合趨勢才能獲悉當前車身的主要尺寸偏差,測量報告解讀具有以點帶面的不足(如圖2所示)。

    藍光掃描尺寸偏差色彩圖為三坐標測量報告分析的不足提供了新的方向,通過圖3能直觀地發(fā)現當前主要偏差區(qū)域及大小,繼而可以快速調整工裝夾具或查找零部件原因,高效地提升質量水平。

    由于三坐標為常規(guī)的監(jiān)測方式,因此要求藍光掃描的數據必須與三坐標的測量結果具有較好的再現性。通常的方案是使用共同的RPS基準 [2],問題在于白車身的基準分布在下車體大梁上,藍光無法直接測量,直接在三坐標平臺上掃描也因場地狹小而不便操作,因此本方案的重點在于基準的精確轉換(如圖4所示)。

    測量方案:使用CMM測量過的白車身,選取部分特征的實際值作為藍光掃描建標基準可以實現基準的轉換,為保證兩者基準最大限度地重合,特征的選擇宜選用孔類特征,特征的分布包含車身的左右與前后,特征的控制方向包含X、Y、Z 3個方向,同時特征數量宜多不宜少。如圖5所示,8個特征的理論值來源于CMM測量實際值,控制X向有B\B_m\C\

    C_m\E\E_m等6個特征,控制Y向有E\E_m\D\D_m等4個特征,控制Z向有B\B_m\C\C_m\D\D_m等6個特征,較多的特征使藍光掃描的基準與CMM基準更好地重合。通過圖8中5個特征可以了解到兩種設備測量結果的差異最大約0.35 mm。藍光測量報告數據分析直觀易懂,本文不再闡述。

    3 成品車整車外飾DTS匹配掃描案例

    整車外飾間匹配是用戶及工程師關注的重點,一臺車往往存在多個DTS超差問題,工程師需要逐一對問題進行調查分析,比如通過TAC檢具、互換、零件測量等方式查找單一問題的根本原因,工作難度較大,效率較低,同時分析對象與DTS超差的車非同一臺車,偏差源的分析也就出現了偏差,無法保證嚴謹的取證過程。

    整車藍光掃描的目的在于一次性掃描整車具有匹配關系的外觀件,分析對手件對應的測點,分析間隙與段差的實際值,超差時,可直接獲悉各個偏差源的貢獻值,同時利用已有的測量數據進一步分析貢獻值的主要原因。

    測量方案:白車身CMM測量→四門兩蓋掃描→成品車掃描。

    為避免后續(xù)問題分析時因為基準問題而無法給出確信的關于偏差來源的結論,整車掃描的基準來源于白車身總成的基準最為恰當,與白車身CMM測量使用的下車體基準一致。

    白車身CMM測量的目的:一是為后續(xù)成品車掃描引用白車身基準做準備;二是外觀件的安裝孔位及匹配面的測量結果可以進一步分析問題根源。

    門蓋總成掃描的目的是在分析門蓋匹配問題時,可以進一步分析零件本身的影響因素。

    成品車的白車身與門蓋總成來源于CMM測量過的白車身及掃描的四門兩蓋。

    成品車掃描基準轉換:由于成品車上幾乎所有孔位都已被使用或被遮擋,因此無法使用白車身掃描方案中的孔位特征,只能選擇自由曲面,經實際驗證,使用多個(比如16個)曲面點的CMM測量實際值作為藍光掃描的理論值進行坐標系轉換,同樣的型面位置最大差異為0.5~0.7 mm,效果不是很好。更好的方案是在左右側圍上分別選取曲率小的6個小曲面(X/Y/Z方向分別2個曲面),每個小曲面上密集(點距約2 mm)采集9個矢量點。12個小曲面測量完成后,導出IGS后導入UG,構建曲面,該曲面后續(xù)導入藍光掃描軟件,使用擬合的曲面作為藍光掃描基準。該方案藍光與CMM測量的基準差異在0.5 mm以內(除了測量系統(tǒng)誤差,還包含成品車經涂裝及總裝后相對白車身的微小變形)。

    報告與分析示例:發(fā)蓋與翼子板間隙。

    分析發(fā)蓋與翼子板間隙,正常測量與分析思路是用塞尺測量發(fā)蓋與翼子板間隙,比較實際值與理論值,得到偏差,然后運用常見的質量工具分析偏差產生的原因,比如翼子板、發(fā)蓋等零件尺寸及裝配誤差等,每一個誤差的分析都需要單獨反復的測量(檢具和三坐標),觀察裝配過程等,解決此類實際匹配問題是一個由點至面的復雜過程,并且零件不是一一對應,難以精確地找到各個誤差源的貢獻量大小。

    成品車藍光掃描方案,由點至點(如圖6所示),成品車掃描數據顯示畫紅圈位置發(fā)蓋包邊線往外1.8 mm,對應的翼子板往外0.2 mm,綜合計算間隙相對理論值偏小1.6 mm,超過DTS公差要求(±1.0 mm)。根據數據可以發(fā)現,發(fā)蓋往外偏1.8 mm為唯一的不利貢獻,此時只需要將分析焦點放在發(fā)蓋上,而不需要花時間研究翼子板的尺寸與裝配過程。

    發(fā)蓋的誤差來源于發(fā)蓋單件誤差或者裝配誤差,對應的發(fā)蓋單件在之前已做過掃描,對應位置偏差如圖7所示畫圈處,包邊線往里偏1.3 mm,與故障模式相反,因此可判定發(fā)蓋單件不是引起問題的原因。

    裝配方面一方面來源于發(fā)蓋整體往左偏,但此處不能排除前后方向(X向)對左右方向(Y向)的影響,同樣來自成品車的掃描數據顯示發(fā)蓋前端整體往后偏最大達2.2 mm(如圖8所示),在UG中將發(fā)蓋整體沿包邊線矢量方向往后平移2 mm,發(fā)蓋與左翼子板對應間隙小的位置處,間隙縮小1.8 mm,與故障模式相符。因此,發(fā)蓋的裝配是最大的誤差源,經改進調整后,故障模式消失。

    此案例通過掃描成品車的間隙,直觀反映誤差源,再通過分析對應的零件及反映裝配過程的掃描數據,全過程使用B/D測量數據,快速獲得誤差根源。

    4 其他問題分析測量方案

    對于個例問題,使用藍光掃描系統(tǒng)制訂完善的測量方案,可快速查找問題根源,實際工作中運用較多,本文選取2個有代表性的案例說明藍光測量方案的靈活性及分析能力強的特性。

    案例1:尾燈與后側圍段差:針對檢測線反饋的某車型尾燈與后側圍段差問題(如圖9所示),使用藍光設備制訂測量方案;分析問題的影響因素 [3]。

    方案的思路如下:?譹?訛掃描實際裝配狀態(tài)下尾燈與后側圍外匹配型面;?譺?訛拆除尾燈,測量尾燈安裝基準,建立坐標系;?譻?訛將坐標系引入步驟1,分析偏差。該方案的特點是先測量后建標,步驟1和步驟2在側圍上具有公共的目標標簽點,利用這部分公共的目標標簽點,可實現2個測量文件間的坐標系調用,從而在同一坐標系下保留了2個狀態(tài)下的測量數據(拆燈與裝燈)。

    步驟1的測量結果如圖9所示,拆燈后重新mapping并使用尾燈的GD&T基準對應的車身孔位及型面建立坐標系(如圖10所示)。

    步驟3:利用步驟2和步驟1中mapping文件中的側圍公共目標標簽點,將建標基準引入測量文件1(藍光數字裝配過程,在此不詳述),列出測點與偏差。如圖11所示,畫圈位置尾燈與側圍相對偏差最大為2.7 mm,貢獻分別如下:側圍區(qū)域型面內偏差0.8~1 mm(相對基準),尾燈安裝后往外側偏差1.2~1.5 mm。至此,完成影響因素的定量分析。

    案例2:工序對比分析測量方案:藍光掃描非常適合應用在分析不同工序間零件狀態(tài)的對比,以便分析鎖定問題產生工序。問題:某車型在總裝出現發(fā)蓋前中部批量外板型面凹,發(fā)蓋總成的偏差,發(fā)蓋經調整線、涂裝、總裝后,各工序的變化量待測量分析。使用藍光分別掃描各工序,基準完全一致(如圖12所示)。

    對比可以直觀地發(fā)現變異工序發(fā)生在涂裝,鎖定工序后開展針對性的排查,涂裝車間輸送車身工藝掛鉤不合理導致了該現象。

    5 結語

    藍光掃描系統(tǒng)具有測量范圍大、基準轉換靈活、測量報告直觀等特點,使其在汽車制造中可以分析眾多匹配質量問題。測量工程師只有對問題本身有一定的了解,對設備軟件的功能非常熟悉,對測量本身的理解非常透徹,才能針對問題制訂最佳的測量方案,才能最大限度地發(fā)揮設備的優(yōu)勢。問題分析能力不足或者對各種測量設備或軟件的理解深度不足,則很難發(fā)揮設備的優(yōu)勢。

    參 考 文 獻

    [1]姜連財,楊正新,閆花敏.藍光掃描技術在沖壓件質量提升中的應用[J].工藝裝備,2018(23):271-272.

    [2]張賓,林衛(wèi)明,胡正芳.藍光掃描技術在汽車上的應用[J].汽車與配件,2017(23):72-73.

    [3]莫達君.汽車內外飾件間隙段差問題的原因分析方法[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2015(21/22):30-32.

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