介紹

在汽車零部件焊接裝配過程中，由于后續裝配或產品外觀要求，需要對車身很多部位的間隙和表面差異進行檢測和控制。目前測量汽車車身間隙面差的主要工具是間隙尺和面差表，測量方法是測量人員手持工具進行測量。但這種人工測量方法存在節拍慢、測量結果受測量角度和位置影響較大等缺陷，影響了測量結果的準確性和客觀性，無法進行統計分析。目前，越來越多的汽車。公司開始尋求替代人工測量的間隙面差檢測方案，以提高生產線的自動化程度，優化人力資源配置。

汽車間隙面差檢測需求分析

對于汽車生產過程，汽車裝配過程檢查主要包括外鈑金的間隙和表面差異檢測，其中間隙包括車燈與發動機罩的間隙、擋風玻璃與AB柱的間隙、車頂、車門與后備箱門的間隙。影響車身間隙面差的因素很多，包括單門外板、單門內板、焊接夾具、車身門洞、車身鉸鏈安裝孔、車門鉸鏈安裝孔的影響。只有把各個影響因素控制到位，才能保證間隙面差的準確性和穩定性。

△檢測區域示例

汽車間隙面差檢測的痛點和難點

一般來說，作為車輛制造的重要組成部分，車身的間隙面差精度直接決定了車身的外觀，往往決定了消費者對汽車的第一印象；同時，汽車間隙面差的監測可以反映出汽車生產上下游的一系列問題，因此間隙面差的檢測以及如何保證車身間隙面差的質量成為汽車生產企業的重要目標。傳統的檢測方法采用人工檢測，其主要痛點和難點如下:

缺口種類繁多:車身缺口種類繁多，評定測量方法不同，增加了缺口面差檢測的難度；

人工檢查費時費力:人工檢查每輛車需要4名熟練員工花費60秒。為了滿足生產節奏，需要兩班人員輪流工作，耗費大量的人力、物力和時間；

人工檢查標準無法統一:人工檢查間隙面差無法保證一致性，沒有量化結論和數據統計分析，難以對生產過程中的問題提供準確反饋。

汽車間隙面差AI+3D視覺檢測解決方案

針對汽車行業對間隙面差檢測的需求以及檢測過程中的各種問題，視覺自主研發了汽車車身間隙面差檢測系統。該視覺測量系統集成了計算機三維視覺、機器人柔性控制、三維重建、點云匹配等技術，可應用于焊裝車間對車身間隙面差進行100%全檢。專業的在線檢測軟件和獨特的傾斜偏轉校正算法結合高性能處理器，確保測量結果準確，實現整車快速測量。該系統有效解決了人工測量誤差和生產數據統計分析耗時的問題。

間隙測量的基本原理:

掃描待測區域；

提取缺口點集；

間隙點集的干擾抑制；

畫出間隙方向并測量間隙值。

表面差異測量的基本原理:

掃描待測區域；

提取表面差異集；

定制基準面和待測點；

計算表面差異。

間隙面差檢測系統的軟件界面:

間隙表面差異檢測系統的核心技術參數；

單點檢測節奏:3 ~ 4s/點；

識別精度:0.1mm；

CG:> 1.33；

測試數據溯源分析:180天的測試數據可以保存到云端，提供實時溯源和數據分析。

間隙表面差異檢測系統的核心技術優勢；

行業領先的算法優勢:自主研發的基于點云深度學習的邊緣提取算法、基于局部自適應密度計算的輪廓提取算法、干擾抑制算法、三維空隙截面提取算法、空隙方向修正算法、表面差異鄰域智能提取算法，達到了行業領先的測量精度，具有傳感器要求更低、產品成本更低、靈活性更高的優勢；

柔性機器人控制規劃:可以根據汽車的形狀和尺寸生成表面檢測路徑，并轉化為機器人控制運動軌跡；同時根據目標的位置和姿態實時動態優化探測路徑，保證視覺傳感器的最佳成像效果和最快的探測效率；

數據的可追溯性和分析:BIW的測試結果數據可以反饋生產線制造和裝配過程的質量水平和穩定性。強大的檢測軟件系統可提供年度檢測數據，并將本地數據與企業MES系統對接，協助企業分析影響制造和裝配精度不合格的原因；

雙100%檢測:可在有限的生產時間內完成100%目標的在線檢測；同時，可以在固定的檢測節拍內完成目標100%特征點的檢測。

應用案例

某品牌汽車間隙面差檢測項目

定位準確、高速穩定、覆蓋靈活

視覺比特研發的汽車間隙面差檢測系統在某著名汽車品牌成功部署，并于2021年8月正式投產推廣?？蛻羰褂盟慕M機械臂和3D攝像機進行協同高精度測量，用傳統的人工測量方法代替四名操作員，可以在一分鐘內完成白車身所有關鍵點的測量。通過在線測量設備，減少不良品流向下一道工序，通過軟件數據統計分析，優化上工位的工藝，幫助工廠降本增效。

視覺位:AI+3D視覺精準，持續賦能，智能升級

汽車產業作為國家綜合工業實力的體現，無疑成為工業4.0時代制造業升級的主導地位。視覺比特一直深度參與汽車行業智能檢測和制造，以AI+3D視覺精度和持續賦能實現智能化升級。未來，視比特將繼續構建標準化、通用化的平臺，以面向行業多場景、多應用的標桿產品，加速汽車行業自動化轉型升級。