基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的白車身尺寸在線測(cè)量場(chǎng)景研究與應(yīng)用

董學(xué)羽 陳周生 聶嘉

摘 要：本文通過(guò)對(duì)車身在線尺寸測(cè)量的方法驗(yàn)證，對(duì)機(jī)器視覺(jué)測(cè)量技術(shù)的影響因子分析優(yōu)化提高了系統(tǒng)測(cè)量精度，同時(shí)本技術(shù)具有柔性化、自動(dòng)化、智能化及關(guān)鍵區(qū)域測(cè)量符合高節(jié)拍生產(chǎn)要求等優(yōu)點(diǎn)，具備應(yīng)用推廣基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：白車身 在線監(jiān)控 機(jī)器視覺(jué) 尺寸測(cè)量

Abstract：In this paper， by verifying the method of online measurement of body size， the influence factor analysis of machine vision measurement technology improves the measurement accuracy of the system. At the same time， this technology has the advantages of flexibility， automation， intelligence and key area measurement in line with the requirements of high-speed production and has the basis of application and promotion.

Key words：body in white， online monitoring， machine vision， size measurement

1 背景介紹

隨著市場(chǎng)汽車消費(fèi)需求逐步向年輕化、個(gè)性化、智能網(wǎng)聯(lián)化的產(chǎn)品轉(zhuǎn)變，汽車從傳統(tǒng)的代步工具逐步向智慧移動(dòng)終端所發(fā)展，汽車行業(yè)為不斷滿足用戶需求，制造模式也逐步向多品種、小批量、個(gè)性化定制的方向邁進(jìn)，而無(wú)論產(chǎn)品如何變化，這些必基于高品質(zhì)車身來(lái)滿足安裝及其功能實(shí)現(xiàn)，車身制造關(guān)鍵尺寸直接影響白車身的質(zhì)量及其合格率。

（1）縱觀汽車行業(yè)制造過(guò)程，普遍以抽檢或離線測(cè)量作為質(zhì)量控制手段，事后行為，頻次少、效率低、問(wèn)題追溯和定位困難。（2）在本公司，白車身的質(zhì)量控制大致劃分為離線測(cè)量、在線測(cè)量這2種模式，應(yīng)用情況歸納如下。

離線三坐標(biāo)測(cè)量方式：利用雙懸臂三坐標(biāo)對(duì)車身預(yù)設(shè)的測(cè)點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量，因其測(cè)量區(qū)域及測(cè)點(diǎn)數(shù)量多，速度慢，測(cè)量效率相對(duì)較低。

在線測(cè)量方式：利用藍(lán)光或白光掃描技術(shù)，對(duì)白車身的測(cè)點(diǎn)進(jìn)行趨勢(shì)測(cè)量，若尺寸超差系統(tǒng)自動(dòng)報(bào)警，此種方式測(cè)量效率高，但因其測(cè)量精度及系統(tǒng)累計(jì)誤差等因素，僅能作為趨勢(shì)判斷。

2 技術(shù)方案

本文針對(duì)車身過(guò)程關(guān)鍵尺寸在線監(jiān)測(cè)提出一套完整解決方案，包括如下內(nèi)容如圖1所示。

（1）設(shè)備尺寸鏈在線監(jiān)測(cè)：對(duì)產(chǎn)線關(guān)鍵工裝設(shè)備定位位置及其輸送定位一致性、車型夾具定位切換接口、設(shè)備（圖2）層級(jí)尺寸鏈進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)。（2）車身關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)在線監(jiān)測(cè)：圖3為車身測(cè)點(diǎn)區(qū)域是前大燈，發(fā)動(dòng)機(jī)蓋，翼子板，車門等重要的安裝匹配區(qū)，此位置的制造尺寸精度影響整車前部的安裝匹配。（3）測(cè)量方法：利用激光位移傳感器對(duì)工裝設(shè)備進(jìn)行位置精度測(cè)量;利用3D雙目結(jié)構(gòu)光視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)車身關(guān)鍵測(cè)點(diǎn)進(jìn)行尺寸精度測(cè)量。（4）分析規(guī)則：根據(jù)產(chǎn)品GD&T公差標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行上下極限偏差設(shè)定，超過(guò)此控制線及時(shí)報(bào)警;根據(jù)上下線閾值及以往測(cè)量經(jīng)驗(yàn)，建立預(yù)警、報(bào)警區(qū)間，測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)波動(dòng)超差及異常主動(dòng)預(yù)警提示相關(guān)區(qū)域關(guān)注;（5）效果呈現(xiàn)：在關(guān)鍵工位線旁、質(zhì)量控制中心、車間區(qū)域設(shè)置相關(guān)可視化看板，對(duì)關(guān)聯(lián)車身數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與效果呈現(xiàn);對(duì)預(yù)警及報(bào)警信息，在APP、WEB端實(shí)時(shí)提醒，信息反饋到管理決策人與操作者。

3 影響因素分析與優(yōu)化措施

將工況下關(guān)鍵裝備尺寸鏈的定位精度實(shí)時(shí)監(jiān)控，因關(guān)鍵工裝設(shè)備定位精度相對(duì)穩(wěn)定，僅作為準(zhǔn)確鎖定故障或異常波動(dòng)位置、方便追溯的依據(jù)，本文不做重點(diǎn)介紹。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用在精度測(cè)量領(lǐng)域的成熟度相對(duì)不高，且系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的精度是影響系統(tǒng)判斷效果的關(guān)鍵，其數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確性、精度高低、穩(wěn)定性、分辨率、數(shù)據(jù)算法、標(biāo)定方法等都直接影響測(cè)量精度及使用效果，因此本文針對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)與激光跟蹤儀進(jìn)行測(cè)試精度對(duì)比。

3.1 數(shù)據(jù)對(duì)比分析

將兩種測(cè)量方法進(jìn)行對(duì)比，取100次測(cè)量平均值，測(cè)量數(shù)據(jù)如下表1，3D雙目結(jié)構(gòu)光相對(duì)激光跟蹤儀的測(cè)量最大偏差有0.273mm。

同時(shí)，對(duì)同一組孔中心距進(jìn)行測(cè)量，對(duì)3D雙目結(jié)構(gòu)光測(cè)量的100組數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析，其趨勢(shì)如下圖4所示。

3.2 影響因素與優(yōu)化措施

（a）測(cè)量距離優(yōu)化;待測(cè)表面與相機(jī)的測(cè)量距離越小則精度越高、拍攝范圍縮小，反之亦然[1]，通過(guò)減少測(cè)量距離提升精度。

（b）測(cè)量角度優(yōu)化;檢查仿真環(huán)境相機(jī)與待測(cè)表面的法相夾角有20°以上，調(diào)整機(jī)器人帶相機(jī)拍攝時(shí)的工作角度，控制到10°以內(nèi)。

（c）標(biāo)定方法優(yōu)化：在零部件測(cè)量中，我們選擇了轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)來(lái)達(dá)到未失真的測(cè)量[2]。利用標(biāo)定板預(yù)先將相機(jī)標(biāo)定好，現(xiàn)場(chǎng)僅需手眼標(biāo)定將視覺(jué)系統(tǒng)坐標(biāo)原點(diǎn)與工具側(cè)機(jī)器人坐標(biāo)原點(diǎn)擬合，手眼標(biāo)定化繁為簡(jiǎn)不走復(fù)雜的軌跡只走簡(jiǎn)單不同角度的12點(diǎn)平移標(biāo)定實(shí)現(xiàn)，為降低系統(tǒng)誤差，多次標(biāo)定取平均值并以激光跟蹤儀論證系統(tǒng)測(cè)量精度來(lái)確定標(biāo)定精度。

（d）點(diǎn)云算法優(yōu)化：3D相機(jī)采用多頻插補(bǔ)相位法來(lái)構(gòu)建高精度點(diǎn)云，假設(shè)投影三組（i=1，2，3）光柵圖像，每組四幅光柵圖像，對(duì)應(yīng)的光強(qiáng)分別為：

I1（u，v，σk）=B（u，v）+T（u，v）cos（φi（u，v））

I2（u，v，σk）=B（u，v）+T（u，v）sin（φi（u，v））

I3（u，v，σk）=B（u，v）+T（u，v）cos（φi（u，v））

I4（u，v，σk）=B（u，v）+T（u，v）sin（φi（u，v））

其中，I為光強(qiáng)函數(shù)，B表示背景光強(qiáng)，T表示條紋的調(diào)制幅值，φi（u，v）表示（u，v）點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相位值，σk表示相位值，聯(lián)立以上方程，可解出（x，y）處的四個(gè)相位：

相位連接得到最終的相位ρ

其中c1=285，c2=430，c3=280，λ1=10，λ2=11，λ3=12，通過(guò)最終的相位ρ和三角測(cè)量原理即可計(jì)算圖像點(diǎn)（u，v）的空間坐標(biāo)（X，Y，Z）。

通過(guò)提升相機(jī)分辨率從130W至500W，縮小測(cè)量視野范圍至50mmx50mm，從而提高點(diǎn)云的稠密度且精度可達(dá)0.02mm。為應(yīng)對(duì)復(fù)雜表面的零件，特別是光澤和無(wú)光澤共存的場(chǎng)景，采用了打2組不同級(jí)別亮度的結(jié)構(gòu)光和對(duì)應(yīng)不同相機(jī)曝光來(lái)提高點(diǎn)云的稠密度和完整性。針對(duì)噪聲采用了KD-Tree和隨機(jī)一致性濾波進(jìn)行降噪處理。

（e）相機(jī)曝光調(diào)整：圖像邊緣在增加合理波段的濾光片后，相機(jī)的圖像穩(wěn)定性較高，圖像的邊緣也相對(duì)穩(wěn)定，因此只需調(diào)好適當(dāng)?shù)南鄼C(jī)曝光即可，算法邊緣本身無(wú)需優(yōu)化。另外目前圖像的邊緣測(cè)量算法在定位測(cè)量中僅占據(jù)較少的權(quán)重，對(duì)算法的穩(wěn)定性沒(méi)有關(guān)鍵的影響。算法上采用多重曝光方式生成高動(dòng)態(tài)圖像，首先拍攝8張不同曝光圖像，如下圖5所示。

為了恢復(fù)整個(gè)場(chǎng)景的高動(dòng)態(tài)范圍輻照，將所有多曝光LDR像素用于輻照求取。將所有LDR中的像素由灰度值轉(zhuǎn)為輻照值，再把相同像素位置的輻照值相加，相同像素位置的權(quán)重相加，通過(guò)指數(shù)函數(shù)exp求得最終HDRI對(duì)應(yīng)像素位置的輻照值。融合效果如下圖6所示：物理上增加合理波段的濾光片和偏振片，提高邊緣質(zhì)量以及抗光照變化和抑制反光的能力，因此調(diào)好適當(dāng)?shù)南鄼C(jī)曝光即可。

4 效果評(píng)價(jià)

綜合上述的優(yōu)化措施，改進(jìn)前系統(tǒng)的測(cè)量精度在±0.3mm以內(nèi)的水平僅有91%，通過(guò)優(yōu)化措施實(shí)施驗(yàn)證后，測(cè)量精度在0.3mm以內(nèi)的水平提升至100%;對(duì)比數(shù)據(jù)如表2所示。

本文通過(guò)對(duì)車身在線尺寸測(cè)量的方法驗(yàn)證，對(duì)機(jī)器視覺(jué)測(cè)量技術(shù)的影響因子分析優(yōu)化，系統(tǒng)測(cè)量精度有效提升至±0.3mm以內(nèi)，具備應(yīng)用推廣基礎(chǔ)。本技術(shù)具備柔性化、自動(dòng)化、智能化及關(guān)鍵區(qū)域測(cè)量符合高節(jié)拍生產(chǎn)要求等優(yōu)點(diǎn)，不僅能測(cè)量車身關(guān)鍵區(qū)域尺寸，而且對(duì)車身尺寸變化趨勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，同時(shí)對(duì)快速排查追溯問(wèn)題原因提供依據(jù)，尺寸超差報(bào)警，異常波動(dòng)閥值預(yù)警功能，能夠及時(shí)為工藝改進(jìn)及問(wèn)題快速響應(yīng)提供依據(jù)，此方法具有推廣價(jià)值，符合未來(lái)車身制造的發(fā)展趨勢(shì)與需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]莫之劍，范彥斌，全燕鳴. 基于機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品尺寸在線測(cè)量的實(shí)踐研究[J]. 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006，24（1）：25-28. DOI：10.3969/j.issn.1008-0171.2006.01.007.

[2]鄢國(guó)林，付軍，楊亞寧. 基于機(jī)器視覺(jué)的零部件尺寸測(cè)量技術(shù)[J]. 科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2013（32）：112-112.

作者簡(jiǎn)介

董學(xué)羽：（1988—），男，黑龍江省綏化人，工程師、本科，主要從事車身制造領(lǐng)域，焊裝生產(chǎn)線焊接關(guān)鍵技術(shù)、總拼裝備關(guān)鍵技術(shù)，制造系統(tǒng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新應(yīng)用研究等工作。

陳周生：男，高級(jí)工程師，本科學(xué)位。研究方向：車身制造領(lǐng)域技術(shù)開(kāi)發(fā)、制造系統(tǒng)數(shù)字化。

聶 嘉：（1994—），男，重慶人，工程師，本科學(xué)位。研究方向：工業(yè)自動(dòng)化控制，制造系統(tǒng)數(shù)字化。