车身尺寸监控及数据应用

易平

上汽通用汽车有限公司武汉分公司 湖北省武汉市 430208

1 引言

车身尺寸的测量监控作为尺寸工程工作中重要的一环，对整车质量有着十分重要的作用。在传统车身尺寸测量监控模式下，尺寸监控覆盖率低，数据不够全面，且反应处理速度滞后。在智能制造战略背景下，为提升质量效益当改变传统监控方式，实现测量监控全面性、有效性、实时性，充分发挥先进测量技术和移动网络技术，整合数据资源，提升反应速度，抑制缺陷产生，降低成本，实现制造系统及过程智能化，是尺寸测量监控发展的新趋势。

2 传统监控模式

目前各大汽车厂主流的对零部件总成及白车身的尺寸监控方式为抽样进行CMM测量（图1）或检具测量，通过抽样测量结果来评价产品的符合性，并分析制造系统存在的问题，但抽样检测存在效率低和频次低的缺点，抽样频率一般不足百分之一，而且车身制造工艺复杂、工序较多，在人、机、料等偶然因素作用下，抽样测量有可能检测到比较好的样本而未暴露出问题，或者检测到有偏差，但是样本太少，无法做出准确判断，还需要再抽检一个样本，这样一方面增加CMM的工作负荷，占用测量资源影响其他测量任务，继续跟踪过程中，这个问题的解决也会被拖延。无法精确的评估工艺稳定性，无法及时的暴露尺寸波动问题，是我们传统尺寸监控模式两大缺点。

3 在线vision监控

随着机器人的广泛应用和先进测量技术的发展，vision在线光学测量系统引入制造过程有效解决了传统监控方法的缺点，作为CMM抽样测量的补充，该系统对生产线每台经过vision工位的车身进行检测（图2），为我们提供充足的数据来评估和改进工艺制造能力、诊断制造过程异常，也为我们的产品质量监控做到100%检测。

3.1 Vision系统特点

Vision在线测量系统采用3D扫描式激光测量传感器、图形处理以及计算机控制技术来实现车身空间尺寸及位置度的精确测量。

相对于传统式CMM探针接触测量而言，其特点是：

非接触：3D扫描式激光测量，无须接触车身；

效率高：车辆不用上下生产线，平均3秒完成一个测点测量；

全检测量：关键尺寸点均可100%测量，实现车身尺寸的有效监控尺寸偏差，

3.2 系统架构

PLC、机器人、测量控制柜及测量传感器的关系（图3）：

PLC负责根据车型信息调用机器人程序，并且根据机器人的运行状态控制测量循环；

机器人负责将激光测量传感器精确到达测量位置，并发出测量信号；

测量控制柜在PLC控制的测量循环里面，根据机器人的测量信号来控制传感器的发光与图像处理，并在一个测量循环结束后实时输出数据；

测量传感器负责图像的收集并回传到测量控制柜进行处理与计算。

通讯方式：PLC、机器人、测量控制柜3者之间是通过以太网TCP/IP协议通讯。

3.3 系统原理

在线测量工位我们一般布置4-6台机器人，测量传感器安装在机器人法兰盘上，由于传感器和机器人都各自有自己的坐标系，故要使每个传感器都要关联到同一个车身坐标系下。使用激光测量仪标定vision工位以建立车身坐标系，使用激光测量仪标定robot在车身坐标系的位置，通过base finder让机器人的底座中心与车身坐标关联，设置法兰中心TCP与传感器的坐标中心的关联，通过tool finder软件运算后消除消除TCP与传感器坐标中心的固定偏差，通过控制器软件的计算最终报告测量特征在车身坐标系中的偏差值，计算公式如下：

3.3 分组测量模式

整车质量监控要求测量的测点越多越好，测点多则测量时间越长，影响生产线生产节拍。上汽通用则采用了分组测量模式，在线检测测点进行分组，将测点分为A、B两类，A组为车身关键测点组，为每次固定测量组，B组为循环测量组，分为多个循环组，测量程序按A+Bi（i=1~n）组方式进行循环测量，采用这种测量模式既提高了数据应用效率又不影响生产节拍，解决了有限的单次测量测点数和尽可能多的监控测量点需求之间的矛盾。

4 尺寸大数据应用

我们通过测量收集了车身大量数据，上汽通用构建有完善的数据测量采集、提取加工、存储管理体系，我们把各类分散的数据纳入到系统数据库GDIS尺寸信息系统中，它整合有冲压件测量、车身CMM测量、车身vision测量、audit测量以及供应商零部件等等测量数据。GDIS系统实现各类数据所有部门的互联共享，通过它我们能够对数据进行查询、分析、计算以及智能评估等操作，也可用通过GDIS统计生成各类整车或区域合格率报告、工艺稳定性报告、偏差报告、PP/PPK/CP/CPK报告、控制图以及趋势报告，从不同方面来了解产品尺寸质量状态，通过预设功能设置自己需要的报告模板，后续不需重新设置模板直接以网页报告的模式打开。我们也开发了手机版GDIS系统，即使不在电脑旁，也可不受条件限制随时随地查询测量数据，及时完成数据的处理和有效分析。

为提高制造质量，我们在数据利用方面也有很多创新应用。为抑制缺陷产生、防止缺陷流出，降低生产成本，需要制造过程中能够及时发现问题并及时预警，故我们充分利用vision在线测量数据。

4.1 与Andon暗灯系统相结合

我们把vision系统与车间Andon暗灯系统相连，我们测量软件设置Alarm.RxData[3] .1和Alarm.RxData[3] .2两个输出变量，通过变量值是0还是1来判断是否超差，变量Alarm.RxData[3] .1值为1则表示超出黄线监控线，Alarm.RxData[3] .2值为1则表示超出红线监控线，PLC可以根据此来触发塔灯亮或者生产线停线，同时测量超差位置及数据显示在我们质量门工位设置的大屏LED显示器上，指示员工问题所在和严重等级，并采取相应措施，在线返修或拉动工程支持。

4.2 自动报警软件

为提高车间在线vision测量数据的报警速率和准确率，替代人工大量数据查看和报警工作，我们开发了自动报警软件，vision测量完车辆后数据实时上传后台服务器，设置软件报警算法并自动化运行，常规报警分为突变报警、波动报警、均值报警和综合报警，常规报警我们设计采用移动控制线计算方法进行报警输出，取最近的100个样本的数据计算极差R、方差S、均值X-bar，将以上统计量与其所对应控制图的上下控制线对比，看是否超出控制线存在超差，会得到数据突变、波动加剧、均值偏移单种或综合的报警类型，通过登录报警软件查看报警信息，不用人工对着大量测量数据去甄别发现问题，提升了工作效率。

4.3 报警数据手机移动端推送

为便于工程师及时获得报警信息并采取应对措施，我们通过在服务器上外插SIM网卡配合专门开发的软件，实现了报警信息的手机短信、微信方式推动，可以实时对数据异常情况进行报警，报警分为产品报警和过程报警两类。产品报警，通过设定报警公差，当零件状态超出报警公差后，软件发生短信或微信信息提醒用户具体情况，及时采取措施避免后续不良影响以及客户抱怨。过程报警，依据SPC相关的判定过程异常规则，设置过程报警条件，当生产过程触发报警条件后，软件自动发送出报警信息给用户提醒具体情况，监控制造过程，防止生产过程变异而产生批量缺陷。

5 结语

车身尺寸一直是各个汽车厂质量控制要点和核心竞争力，通过我们在工作中不断的试验和总结，利用新技术和大数据，逐步完善我们的尺寸信息体系，强化车身尺寸信息管理，丰富尺寸质量领域的管理手段，只有不断创新才能提升中国汽车工业的制造质量。