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漆面外观缺陷智能检测系统技术应用

2024-12-27 68 上传者：管理员

摘要：隧道式系统具有连续输送和较低设备投资的优势，而机器人式系统则在缺陷检出能力、3D定位、多车型兼容性及升级空间方面表现更佳。文章探讨了汽车涂装过程中漆面外观缺陷的检测技术，重点对比了隧道式和机器人式两种智能检测系统，详细介绍了机器人式智能检测系统的应用，包括系统原理、工位布局、设备配置和数据分析。研究可为后期生产线升级配备自动标记和自动打磨抛光系统做技术储备，便于进一步实现漆面缺陷检测、打磨抛光全自动化，持续提升智能制造能力以及质量自动化控制能力。

关键词：
新四化
新能源汽车行业
智能检测系统
漆面外观
漆面缺陷
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当前汽车迈入了自动化､信息化､网络化､智能化的“新四化”时代,整车品质越来越高, 同时随着新能源汽车行业的不断发展,“高端､亮丽､个性化”等成为当下消费者的关注热点,主机厂对瑕疵的控制及处理尤为重要,漆面外观缺陷的检测不仅关乎汽车美观,更直接影响到汽车的市场竞争力和消费者的满意度｡传统的人工检测方法存在诸多不足,如漏检错检率高[1]､质量不稳定､数据处理工作量大以及人员成本高等问题, 这些因素严重制约了汽车涂装质量的提升[2]｡人工智能､物联网､大数据分析和云平台等技术的快速发展,使得基于计算机视觉的表面缺陷检测技术[3]的智能检测系统应运而生,并广泛应用于多个行业,为汽车涂装行业带来了革命性的变革｡

本文将深入探讨漆面外观缺陷检测技术的最新进展,包括但不限于智能检测系统的工作原理､技术优势以及在实际生产中的应用案例｡同时, 还将分析当前检测技术面临的挑战,如环境因素､成本效益分析以及技术集成的复杂性,并展望未来技术发展趋势,旨在为汽车制造企业提供更高效､准确的漆面缺陷检测解决方案,推动汽车涂装工艺的持续进步和创新｡

1、漆面外观缺陷检测方法

漆面外观缺陷是指汽车涂装生产过程中产生的颗粒､缩孔､针孔､流挂､漆滴､纤维等影响漆面外观的质量问题,是汽车涂装过程中普遍存在的问题[4]｡漆面外观缺陷检测方法包括传统的人工检测,以及新兴发展的智能检测系统,即对喷涂烘干后的涂装车身进行整车检测､标记,传递给后工序进行处理｡

1.1 人工检测

通过专业人员进行检测､标记,并在随车卡上记录缺陷类型､区域,传递到后工序进行处理及上传系统｡人工检测主要有以下几点劣势[5]:

1)漏检严重:最大检出率为 80%,不合格品易流出;

2)质量不稳定:受人员技能､工作状态影响大;

3)数据处理工作量大:需人工录入系统;

4)人员成本高:员工技能要求高,用工成本高｡

1.2 智能检测

智能检测技术作为一种融合了人工智能､机器视觉､大数据分析等先进技术的现代检测手段, 相较于传统检测方法,具有以下显著优点:

1)检出率高:检出率≥95%,误检率≤5%;2)问题上传快:缺陷直接录入生产管理系统;3)支持统计分析:提供缺陷数据库,快速发现问题､定位缺陷来源,从根源上减少缺陷产生｡

目前主流的漆面外观缺陷智能检测系统主要有隧道式和机器人式[6],具体分析如下:

1.隧道式智能检测系统

隧道式智能检测系统的主体是隧道框架及静态照明和摄像头,对车身漆面外观进行检查,见图 1｡

图1 隧道式智能检测系统

隧道式智能检测系统具有以下特点:

1)摄像机身追踪技术可实现精确定位,数据传输零延迟;

2)可检测车身边缘和特征线;

3) 拥有集成自动修补系统能力;

4)缺陷人工智能 (Artificial Intelligence, AI)分类,可输出统计和报告文件｡

2.机器人式智能检测系统

机器人式智能检测系统的主体是机器人及检测器,对车身漆面外观进行检查,见图 2｡

图2 机器人式智能检测系统

机器人式智能检测系统具有以下特点:

1)可实现缺陷 3D 定位､3D 测量､数据传输零延迟;2)可检测车身边缘和特征线;3)可集成自动打磨､抛光系统;4)缺陷检测 AI 分类, 可输出统计和报告文件｡

应用隧道式和机器人式两种智能检测系统方案的技术特点､设备能力､运维管理等对比如表1 所示｡

表1 隧道式与机器人式智能检测系统方案对比

2、机器人式智能检测系统应用

2.1 原理分析

2.1.1 设备主体构架

智能检测系统设备主体构架主要包括视觉系统工作站､视觉相机､检测工作站､传感器车身进入感应系统､安全系统､警示系统､质量品管处理系统､工厂数据服务器等,主要设备系统及其之间的逻辑关系见图 3｡

图3 设备主体构架

2.1.2 工作原理

智能检测系统利用偏折成像结合AI 处理来识别漆面外观缺陷,即缺陷处法相发生剧烈变化, 使光线反射方向发生不同方向偏折,通过算法处理,输出缺陷检测结果,见图 4｡

2.1.3 相机选型由上述智能检测系统的工作原理可知,相机的选择对系统的检测精确性至关重要｡选择相机时需要重点关注其性能及准入标准两个方面｡

1.性能

相机的性能主要包括以下内容:1)分辨率: 匹配检测精度;2)帧频:匹配检测速度;3)硬件接口:匹配宽带;4)镜头接口;5)外形尺寸; 6)硬件可靠性:出货量､市占率､应用案例｡

2.准入标准

准入标准主要包括品牌及供应链,前者包括巴斯勒､海康､堡盟､瑗荔德等;后者主要是供应的可持续性｡

图4 智能检测系统工作原理

2.2 应用分析

2.2.1 工位布局

智能检测系统工位一般设置在面漆烘干炉出口,检测出的漆面外观缺陷通过大屏幕在修饰线显示,如图 5 所示｡1)在指定区域搭建 2 个检测工位,车身进入工位前,应分别在两站前序搭建无线射频识别读写站,读取对应的车身信息;2) 车身输送至工位时,需停下由视觉设备辅助车身定位,机器人带传感器对车身进行漆面缺陷检测; 3)缺陷检测结果数据分析保存,并传递至修饰线,通过屏幕展示指导人工打磨､抛光｡

图5 智能检测系统工位布局

2.2.2 设备配置

机器人式智能检测系统配置设备主要包括漆面缺陷自动检测系统､缺陷显示系统､车身定位系统､机器人系统四个板块,具体如表 2 所示｡

表2 机器人式智能检测系统主要设备配置

图6 机器人式智能检测系统外部工位占地尺寸

机器人式智能检测系统工位设计时需注意以下几点:1)前后车身节距大于 1.1 m 间隔;2)车身尾部距工位围栏不小于 1 m;3)工位外部最大占地尺寸:长 8.0 m×宽 7.0 m,见图 6;4)工位内部具体布局需根据机器人型号确定｡

2.2.3 数据分析

机器人式智能检测系统的数据分析系统可进行数据可视化､统计报表等分析工作,实现问题定位与流转,并生成缺陷检测报告｡检测数据可传输至服务器,进行数据的分析和应用,具有以下功能特点:

1)按时间､车型､颜色和车辆识别号码查询检测结果;2)统计整体缺陷数量､各等级缺陷数量､各颜色缺陷数量;3)缺陷趋势统计及质量波动报警｡缺陷类型信息､缺陷问题数量分布及单日单车平均缺陷信息统计,如图 7-图 9 所示｡

图7 缺陷类型问题数量百分比信息统计

图8 缺陷问题数量百分比分布信息统计

图9 单日单车平均缺陷信息统计

机器人式智能检测系统对于后续升级缺陷自动标记及自动打磨设备更为便利,也更有利于实现漆面缺陷检测､打磨抛光全自动化,进一步提升生产线智能化水平,所以更推荐使用机器人式智能检测系统｡

机器人式智能检测系统对于新增车型及升级自动磨抛设备时,具有如下优势:

1)多车型共线兼容性较好,检测系统新增车型时仅需调试相应的机器人检测轨迹,无需增加硬件;2)检测系统具有与自动打磨抛光系统数据的对接口,可直接对接新增的打磨､抛光设备;3) 缺陷检测支持 3D 成像,检出率更高､误检率更低; 4)缺陷信息传递更优,可准确传递至修饰显示屏､自动标识及自动打磨设备｡

3、结语

随着生产智能化及质量自动化技术的快速发展,后期主机厂涂装生产线会进一步配备自动标记和自动打磨抛光系统,并且自动打磨轨迹规划软件和视觉检测数据协同,实现根据漆面缺陷种类自动判定是否需要自动处理以及机器人工作分配,保障检查结果更科学客观,缺陷处理更加智能化;实现涂装车间从面漆烘房到修饰线一体的自动化,持续提升智能制造能力以及质量自动化控制能力｡

参考文献:

[1]蒋良犇,陈正涛,沈彬,等.车身漆面缺陷的自动检测与定位方法[J].机械设计与制造,2024(10):139-144.

[2]王锡春.展望 21 世纪汽车涂装技术[J].材料保护,2000, 33(1):61-64,4.

[3]孔飞,张川,冯日华,等.汽车车身漆膜缺陷自动检测系统[J].现代涂料与涂装,2017,20(3):57-61.

[4]燕寒,刘飞.汽车车身漆面缺陷的识别与处理[J].汽车维护与修理,2020(14):63-65.

[5]陆玉凯,袁帅科,熊树生,等.汽车漆面缺陷高精度检测系统[J].吉林大学学报(工学版),2024,54(5):1205- 1213.

[6]赵健,付琴.基于机器视觉的汽车漆面缺陷检测技术 [J].汽车工艺与材料,2022(7):16-19.

文章来源:程晓雪,张亚磊,毕静,等.漆面外观缺陷智能检测系统技术应用[J].汽车实用技术,2024,49(24):78-82.