摘 要：裝配過程防錯與檢驗過去主要使用人工，在產(chǎn)品復(fù)雜并線生產(chǎn)時需要更加可靠的防錯與檢驗機制。鑒于此，介紹了一種基于機器視覺的發(fā)動機裝配質(zhì)量檢測技術(shù)的應(yīng)用，包含機械電氣設(shè)計、視覺識別方案設(shè)計、檢測數(shù)據(jù)與企業(yè)信息化管理結(jié)合等，通過電氣自動化與機器視覺識別進行發(fā)動機定位，協(xié)作機器人帶探測相機取樣檢測，再經(jīng)檢測系統(tǒng)識別，可以達到98%以上的置信度，能有效進行復(fù)雜產(chǎn)品的裝配外觀質(zhì)量檢測。

關(guān)鍵詞：機器視覺；自動化；工業(yè)信息化

中圖分類號：TP391.4" " 文獻標(biāo)志碼：A" " 文章編號：1671-0797（2025）01-0085-04

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.01.021

0" " 引言

隨著動力產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，濰柴動力推出了各種各樣覆蓋行業(yè)廣、動力好的發(fā)動機，隨之而來的多變種、多型號也給工廠制造過程的質(zhì)量控制帶來不小的挑戰(zhàn)[1-3]。工廠內(nèi)設(shè)置了多名檢驗人員，檢查裝配過程錯、漏、松裝等質(zhì)量問題并攔截，保證最終產(chǎn)品質(zhì)量合格，但人工檢驗難免產(chǎn)生疏漏，工廠產(chǎn)線急需一套檢測全面、準(zhǔn)確的發(fā)動機質(zhì)量檢測系統(tǒng)，配合人工檢驗實現(xiàn)產(chǎn)能數(shù)萬臺的發(fā)動機工廠的零缺陷產(chǎn)出[4-5]。

1" " 生產(chǎn)過程中典型的錯漏裝

1.1" " 水管/氣管接頭方向錯誤

對于發(fā)動機冷卻系統(tǒng)的出水管放氣接頭、空壓機水管/氣管接頭、油管接頭等，一般使用螺紋連接或空心螺栓夾裝，方向具有任意性，而同一機型適配不同主機廠往往具有不同的方向要求，在生產(chǎn)節(jié)拍緊張的流水線上，因產(chǎn)品換型造成的錯漏裝有較高的發(fā)生概率，需要在過程控制中特別關(guān)注。

1.2" " 發(fā)動機編號信息不一致

發(fā)動機生產(chǎn)過程中有發(fā)動機編號鋼印打刻、發(fā)動機銘牌、包裝箱發(fā)貨條形碼三個關(guān)鍵信息，三個信息需要保證100%一致，信息錯誤或錯位會導(dǎo)致發(fā)貨錯誤、整車無法上牌、船舶無法入級等嚴(yán)重后果。因此，發(fā)動機信息在入庫檢驗項中是非常重要的一項。

1.3" " 螺栓等標(biāo)準(zhǔn)件錯漏裝

飛輪、飛輪殼連接離合器、變速箱的定位螺栓，作為主機廠裝配的重要定位方式，裝配錯誤將導(dǎo)致主機廠無法組合變速箱，懸置安裝過程難以調(diào)整，會給主機廠造成較大困擾，引發(fā)客戶抱怨，影響品牌形象。

2" " 入庫視覺防錯的技術(shù)實現(xiàn)

2.1" " 總體方案布置

總體方案布置如圖1所示，發(fā)動機通過支架固定在包裝底盤上進行包裝作業(yè)，由板鏈?zhǔn)捷斔途€運輸，檢測站為龍門式布置。入站口有激光掃碼器讀取貼在包裝底盤上的發(fā)動機信息；輸送線兩側(cè)各布置20臺氣缸，推桿頭部連接推板用于機械夾緊定位，考慮到發(fā)動機質(zhì)量較大，每兩臺氣缸共同動作于一個推板；兩側(cè)桁架布置光幕用于確定待測發(fā)動機位置，進行一次粗定位；面向發(fā)動機飛輪側(cè)桁架固定了8個定位相機，用于發(fā)動機二次定位；兩臺協(xié)作機器人通過移行機構(gòu)反置于桁架上方，進行最終精定位及視覺檢測；桁架頂部布置5個攝像頭用來對發(fā)動機出廠狀態(tài)拍照存檔。

2.1.1" " 發(fā)動機定位

發(fā)動機包裝線使用板鏈?zhǔn)捷斔途€，上下線均為吊裝方案，發(fā)動機在檢測站首先定位夾緊，作為檢測作業(yè)的預(yù)備條件。

定位系統(tǒng)使用測量光幕+氣缸夾正+定位相機+測距儀實現(xiàn)多重定位，設(shè)備布置如圖2所示，定位精度可以達到0.5～10 mm。

發(fā)動機入站時，掃碼器讀取發(fā)動機信息，確定發(fā)動機型號，當(dāng)測量光幕遮擋點大于25個時，判定實物與掃碼信息對應(yīng)并進行綁定，板鏈線停止，光幕遮擋位置即被測發(fā)動機位置，如此得到一次粗定位結(jié)果X1，相應(yīng)氣缸動作，頂出推板夾緊包裝底盤；對應(yīng)位置的定位相機對發(fā)動機飛輪進行拍照，根據(jù)飛輪圓心對發(fā)動機進行二次定位得到發(fā)動機坐標(biāo)X2，飛輪側(cè)協(xié)作機器人1根據(jù)二次定位坐標(biāo)，運動到發(fā)動機位置，通過檢測相機S1進行最終精定位，由此確定發(fā)動機在監(jiān)測站內(nèi)準(zhǔn)確的坐標(biāo)。

2.1.2" " 留存相機拍照

發(fā)動機入站綁定檢測信息后，布置在桁架頂部的5個相機分別從發(fā)動機頂部、風(fēng)扇排氣側(cè)、風(fēng)扇進氣側(cè)、飛輪排氣側(cè)、飛輪進氣側(cè)5個角度對發(fā)動機進行拍照存檔（存檔照片如圖3所示），作為發(fā)動機出廠檔案的一部分。留存相機與檢測相機分開獨立工作，保證在部分特殊情況下（如非包裝機器），檢測站不作業(yè)，拍照存檔依然可以正常運行。

2.1.3" " 檢測圖像采集

檢測圖像采集采用從控式方案，協(xié)作機器人在接收到板鏈輸送線停止信號時方開始進行檢測，檢測時間與發(fā)動機上下線時間同步，滿足生產(chǎn)節(jié)拍要求。

檢測圖像根據(jù)產(chǎn)線質(zhì)量控制需求可進行調(diào)整，2臺協(xié)作機器人運動到圖4所示發(fā)動機飛輪側(cè)（指定拍照位），采集圖像，使用飛輪中心圓定位X2作為視覺識別的輸入。

2.1.4" " 視覺檢測

視覺檢測方案使用了相機自帶算子進行方案設(shè)計，使用相機廠家封裝的成熟方案，縮短了開發(fā)周期，產(chǎn)線操作員學(xué)習(xí)成本低，只需對照樣板機確定比對標(biāo)準(zhǔn)即可復(fù)制方案套用，從而實現(xiàn)多種機型的視覺檢測。

裝機狀態(tài)視覺檢測方案技術(shù)路線：

1）定位飛輪：側(cè)方定位相機采樣（圖5）后，使用幾何匹配尋找飛輪臺階圓在圖像中的位置，使用相機的坐標(biāo)跟隨功能，利用邊緣提取鎖定圓心坐標(biāo)；在采樣圖像中，根據(jù)圓心坐標(biāo)或檢測點設(shè)定坐標(biāo)確定檢測點位置，幾何匹配定位離合器螺栓三聯(lián)孔位置（圖6），創(chuàng)建ROI搜索區(qū)域，進一步通過幾何匹配，與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)比對，確認(rèn)零部件是否錯裝；通過計算檢測區(qū)域的圖像灰度值，再比對標(biāo)準(zhǔn)值，計算二值方差，通過二值差異及方差值大小判定是否漏裝。

2）發(fā)動機編號鋼印、銘牌信息則通過OCR方式進行識別，再與底盤二維碼掃描信息進行比對，實現(xiàn)“三碼”信息準(zhǔn)確無誤。OCR使用CUDA深度學(xué)習(xí)采樣，經(jīng)過5 000余次反復(fù)訓(xùn)練，已可以準(zhǔn)確識別機打編號。

本系統(tǒng)采用封裝算子進行判定，檢測系統(tǒng)向算子提出請求，再返回計算結(jié)果，減小了軟件開發(fā)工程量。

2.1.5" " 檢測站設(shè)計中的防錯

在檢測站建設(shè)中同時設(shè)置了多種防錯功能。為防止檢測取樣過程中機器人與相鄰發(fā)動機碰撞，測量光幕根據(jù)遮擋量計算發(fā)動機間距，間距≥600 mm方可進行下一步動作，否則不進行檢測；機器人末端相機設(shè)置有避障型激光雷達，當(dāng)距離≤5 cm時停止動作；檢測站門口設(shè)置電磁波雷達檢測人員進入情況，人員進入則觸發(fā)設(shè)備急停。

2.2" " 實施效果

設(shè)備投用后對檢測結(jié)果進行計數(shù)型MSA，根據(jù)AIAG MSA手冊，對視覺檢測系統(tǒng)的檢驗一致性、漏報率、誤報率進行檢驗分析。

2.2.1" " 檢驗一致性

方法一：要求50個樣本，每個樣本每個檢驗員檢測3次。

一致性比率=

重復(fù)性=

再現(xiàn)性=

每個檢驗員的偏倚=

所有檢驗員的偏倚=

方法二：

k=

式中：P0為實際一致的比率；Pe為期望一致（隨機猜對）的比率；k即kappa值，用于檢驗兩個檢測方法對計數(shù)型數(shù)據(jù)檢驗一致性。

2.2.2" " 檢驗漏報率

漏報率=

按照本公司質(zhì)量部在線計數(shù)型測量系統(tǒng)分析報告要求，設(shè)備漏報率需達到0方可接受。

2.2.3" " 檢驗誤報率

誤報率=

誤報率≤5%可接受，誤報率≤10%需要改進，誤報率gt;10%不接受。

2.2.4" " 計數(shù)型MSA結(jié)果

現(xiàn)場設(shè)備穩(wěn)定運行后，持續(xù)進行一個月的數(shù)據(jù)收集從而進行測量系統(tǒng)分析，數(shù)據(jù)分析及判定結(jié)果如表1所示。根據(jù)MSA結(jié)果分析，本視覺檢測系統(tǒng)的檢測能力滿足要求，可以有效地對發(fā)動機出廠狀態(tài)進行檢測，彌補人工檢驗的不足。

3" " 結(jié)束語

發(fā)動機裝配過程的質(zhì)量控制是非常復(fù)雜的，成百上千種變型靠人工控制尤為不易，視覺檢測作為近年來在工廠中逐漸開始推廣使用的新興技術(shù)，可以作為一個重要的輔助手段進行檢驗和防錯，保證復(fù)雜產(chǎn)品的裝配質(zhì)量。本項目設(shè)計了基于視覺識別的發(fā)動機裝配質(zhì)量檢測方案，融合了機械、電氣設(shè)計、軟件與算法開發(fā)、工業(yè)生產(chǎn)實踐，建立了一套有效的發(fā)動機成品質(zhì)量檢測站，可為行業(yè)其他制造過程提供參考。

[參考文獻]

[1] 張炳星，高軍偉，王建沖，等.基于機器視覺的圓形墊圈尺寸測量系統(tǒng)設(shè)計[J].工具技術(shù)，2023，57（7）：141-145.

[2] 韓怡天，馮東明，吳剛.基于機器視覺與無人機的結(jié)構(gòu)動位移測量方法[J].振動與沖擊，2022，41（19）：1-7.

[3] 劉紀(jì)元，祁瀚文，劉志誠，等.一種基于機器視覺的精準(zhǔn)注意力追蹤系統(tǒng)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報，2023，35（10）：2087-2100.

[4] 孫楠，楊煜戎，楊哲，等.機器視覺中小目標(biāo)檢測實驗優(yōu)化模型設(shè)計與實現(xiàn)[J].實驗室研究與探索，2023，42（3）：32-39.

[5] 張良安，陳洋，謝勝龍，等.基于機器視覺與深度學(xué)習(xí)的飛機防護柵裂紋檢測系統(tǒng)[J].兵工學(xué)報，2023，44（2）：507-516.

收稿日期：2024-09-23

作者簡介：王政（1986—），男，山東人，工程師，研究方向：內(nèi)燃機工藝技術(shù)。