基于机器视觉的发动机装配质量检测技术研究与应用

1、生产过程中典型的错漏装1.1

水管/气管接头方向错误对于发动机冷却系统的出水管放气接头、空压机水管/气管接头、油管接头等，一般使用螺纹连接或空心螺栓夹装，方向具有任意性，而同一机型适配不同主机厂往往具有不同的方向要求，在生产节拍紧张的流水线上，因产品换型造成的错漏装有较高的发生概率，需要在过程控制中特别关注。1.2

发动机编号信息不一致发动机生产过程中有发动机编号钢印打刻、发动机铭牌、包装箱发货条形码三个关键信息，三个信息需要保证100%一致，信息错误或错位会导致发货错误、整车无法上牌、船舶无法入级等严重后果。因此，发动机信息在入库检验项中是非常重要的一项。1.3

螺栓等标准件错漏装飞轮、飞轮壳连接离合器、变速箱的定位螺栓，作为主机厂装配的重要定位方式，装配错误将导致主机厂无法组合变速箱，悬置安装过程难以调整，会给主机厂造成较大困扰，引发客户抱怨，影响品牌形象。2、入库视觉防错的技术实现2.1

总体方案布置总体方案布置如图1所示，发动机通过支架固定在包装底盘上进行包装作业，由板链式输送线运输，检测站为龙门式布置。入站口有激光扫码器读取贴在包装底盘上的发动机信息；输送线两侧各布置20台气缸，推杆头部连接推板用于机械夹紧定位，考虑到发动机质量较大，每两台气缸共同动作于一个推板；两侧桁架布置光幕用于确定待测发动机位置，进行一次粗定位；面向发动机飞轮侧桁架固定了8个定位相机，用于发动机二次定位；两台协作机器人通过移行机构反置于桁架上方，进行最终精定位及视觉检测；桁架顶部布置5个摄像头用来对发动机出厂状态拍照存档。2.1.1

发动机定位发动机包装线使用板链式输送线，上下线均为吊装方案，发动机在检测站首先定位夹紧，作为检测作业的预备条件。定位系统使用测量光幕+气缸夹正+定位相机+测距仪实现多重定位，设备布置如图2所示，定位精度可以达到0.5～10mm。发动机入站时，扫码器读取发动机信息，确定发动机型号，当测量光幕遮挡点大于25个时，判定实物与扫码信息对应并进行绑定，板链线停止，光幕遮挡位置即被测发动机位置，如此得到一次粗定位结果X1，相应气缸动作，顶出推板夹紧包装底盘；对应位置的定位相机对发动机飞轮进行拍照，根据飞轮圆心对发动机进行二次定位得到发动机坐标X2，飞轮侧协作机器人1根据二次定位坐标，运动到发动机位置，通过检测相机S1进行最终精定位，由此确定发动机在监测站内准确的坐标。2.1.2

留存相机拍照发动机入站绑定检测信息后，布置在桁架顶部的5个相机分别从发动机顶部、风扇排气侧、风扇进气侧、飞轮排气侧、飞轮进气侧5个角度对发动机进行拍照存档（存档照片如图3所示），作为发动机出厂档案的一部分。留存相机与检测相机分开独立工作，保证在部分特殊情况下（如非包装机器），检测站不作业，拍照存档依然可以正常运行。2.1.3

检测图像采集检测图像采集采用从控式方案，协作机器人在接收到板链输送线停止信号时方开始进行检测，检测时间与发动机上下线时间同步，满足生产节拍要求。检测图像根据产线质量控制需求可进行调整，2台协作机器人运动到图4所示发动机飞轮侧（指定拍照位），采集图像，使用飞轮中心圆定位X2作为视觉识别的输入。2.1.4

视觉检测视觉检测方案使用了相机自带算子进行方案设计，使用相机厂家封装的成熟方案，缩短了开发周期，产线操作员学习成本低，只需对照样板机确定比对标准即可复制方案套用，从而实现多种机型的视觉检测。装机状态视觉检测方案技术路线：1）定位飞轮：侧方定位相机采样（图5）后，使用几何匹配寻找飞轮台阶圆在图像中的位置，使用相机的坐标跟随功能，利用边缘提取锁定圆心坐标；在采样图像中，根据圆心坐标或检测点设定坐标确定检测点位置，几何匹配定位离合器螺栓三联孔位置（图6），创建ROI搜索区域，进一步通过几何匹配，与标准状态比对，确认零部件是否错装；通过计算检测区域的图像灰度值，再比对标准值，计算二值方差，通过二值差异及方差值大小判定是否漏装。2）发动机编号钢印、铭牌信息则通过OCR方式进行识别，再与底盘二维码扫描信息进行比对，实现“三码”信息准确无误。OCR使用CUDA深度学习采样，经过5000余次反复训练，已可以准确识别机打编号。本系统采用封装算子进行判定，检测系统向算子提出请求，再返回计算结果，减小了软件开发工程量。2.1.5

检测站设计中的防错在检测站建设中同时设置了多种防错功能。为防止检测取样过程中机器人与相邻发动机碰撞，测量光幕根据遮挡量计算发动机间距，间距≥600mm方可进行下一步动作，否则不进行检测；机器人末端相机设置有避障型激光雷达，当距离≤5cm时停止动作；检测站门口设置电磁波雷达检测人员进入情况，人员进入则触发设备急停。2.2

实施效果设备投用后对检测结果进行计数型MSA，根据AIAGMSA手册，对视觉检测系统的检验一致性、漏报率、误报率进行检验分析。2.2.1

检验一致性方法一：要求50个样本，每个样本每个检验员检测3次。方法二：

式中：P0为实际一致的比率；Pe为期望一致（随机猜对）的比率；k即kappa值，用于检验两个检测方法对计数型数据检验一致性。2.2.2

检验漏报率

按照本公司质量部在线计数型测量系统分析报告要求，设备漏报率需达到0方可接受。2.2.3

检验误报率

误报率≤5%可接受，误报率≤10%需要改进，误报率＞10%不接受。2.2.4

计数型MSA结果现场设备稳定运行后，持续进行一个月的数据收集从而进行测量系统分析，数据分析及判定结果如表1所示。根据MSA结果分析，本视觉检测系统的检测能力满足要求，可以有效地对发动机出厂状态进行检测，弥补人工检验的不足。3、结束语发动机装配过程的质量控制是非常复杂的，成百上千种变型靠人工控制尤为不易，视觉检测作为近年来在工厂中逐渐开始推广