ABIS Ⅱ离线光学检测系统优化

2022-02-28王思旭北京奔驰汽车有限公司

锻造与冲压 2022年4期

北京奔驰于2016 年拥有了国内首台ABIS Ⅱ离线光学检测系统，其主要由四大模块组成：3D 测量头、ABIS Ⅱ软件、VMT 及机器人。其原理是通过光学投影在零件表面形成光栅，利用相机采集有效检测区域，并通过ABIS Ⅱ系统对拍摄区域的条纹进行分析，结合条纹的形状变化和表面缺陷特征识别出零件上的相关缺陷，最终将缺陷位置、大小及严重程度反映在光学检测报告中。ABIS Ⅱ离线光学检测系统可以快速、可靠和精确地侦测到冲压件的表面缺陷，包括各类具有三维形变特征的缺陷，如坑包、褶皱、双线、减薄、开裂、孔变形等，有效地节约检测时间并输出稳定的检测结果。为适应北京奔驰现有质量标准，进一步提高设备对缺陷检测的准确性，从人、机、料、法、环五方面入手，对设备进行优化和改造，同时验证了改善后的成果，实现了更准确、更实际、更直观的生产应用。

ABIS Ⅱ光学检测现状分析

ABIS Ⅱ离线光学检测系统，作为先进的自动化表面检查技术，相比于以往的人工检测，具有以下优势。

⑴检测速度快。约40s 可完成大部分零件表面检测，相较于人工检测单件平均耗时5min，效率明显提高。

⑵缺陷结果可量化。缺陷可按照等级划分，并量化显示，大大避免了人工判定缺陷的模糊性和差异性。

本研究基于B/S模式设计，采用手机作为终端采集设备。由于手机端浏览器相比PC端浏览器有很大不同，而且手机的内存、CPU、操作系统等硬件因素也对该设计有很大影响，因此兼容性需要考虑。

⑶操作简便。通过计算机操作，零件无需打磨，有效改善工作强度和工作环境。

北京奔驰自引进ABIS Ⅱ离线光学检测系统以来，便开始现场零件收集和程序编程的工作。但是，经过对设备长时间的编程与应用，发现使用过程中仍然存在一些问题。

⑴设备检测准确性相对较低。

情感的解读是指教师要引导学生自主对文本的中心思想、对文本中所表达的情感态度和价值观进行分析与思考，这是语文教学的最终目的之一。因为我们语文的教学不是让学生简单地学会读，更重要的是要让学生理解文本中所表达的思想，进而为高效语文课堂的实现夯实基础。

⑶检测报告结果反映的数据不直接。

因此，如何有效地解决上述问题，保证设备更好地服务于生产，成为亟待解决的问题。

⑴光源影响。车间虽配备有光源照明，但外部天气的变化依然会影响车间亮度的高低。而光学检测系统每次拍照获取数据时，会因为车间亮度影响最终数据曝光度，如果无法取得较为稳定、光线适中的光源，将导致误检概率增大和检出概率降低，有时甚至出现曝光过度，则需要重新测量。

为更好地对比优化前后检测结果的变化与不同，将设备准确性进行数据统计和量化。分别通过检出率和误检率两项指标，衡量设备检测的准确性。检出率是指对于零件表面的实际缺陷，设备能够真实检出的概率，即检出率=设备检出正确结果数量/零件表面实际缺陷数量。误检率是指零件表面并未存在缺陷，但系统错误识别，报告中显示成缺陷的概率，即误检率=设备错误检出数量/拍照位置数量。因此，检出率越高，误检率越低，证明系统的准确度越高。核算三个月的检测情况，检出率、误检率分别如图1、图2 所示，优化前检出率平均值为93%，误检率平均值为1.4%。

四川宜宾500 kV叙府变电站的500 kV部分包括11回出线，分别是1号主变压器高压侧、2号主变压器高压侧、沐叙一线、沐叙二线、叙泸一线、叙泸二线、戎叙一线、戎叙二线、平叙一线、宾叙一线、宾叙二线。春季检修时发现宾叙一线A相和宾叙二线C相的两台500 kV电容式电压互感器(capacitor voltage transformer, CVT)出现电容介损异常，经返厂解剖试验，发现这两台CVT发生电容击穿。

法：打磨工具选择，打磨方向设置，Region 等级设定。

通过人、机、料、法、环五方面进行评估，并运用鱼骨刺图进行分析，如图3 所示。经分析发现，所涉及的因素如下。

人：不同人员编程操作的差异。

机：设备对缺陷识别能力，缺陷标准一致性。

3)自然侵蚀。由于东阳地处亚热带季风气候区，降雨量充沛，但雨水多呈酸性，气候潮湿。受风吹日晒雨淋，森林古道受到的侵蚀程度较大。一方面原有泥土道路及边坡水土流失严重，造成一定的安全隐患。另一方面块石路面长期受到风化作用的情况下，出现了崩解破碎的现象。

料：零件表面残油不均。

环：光源影响，灰尘、柳絮影响，气流影响。

因此，分别对影响检测结果的原因进行分析，并联合Daimler 光检专家及ABIS Ⅱ供应商，归纳出切实可行的系统优化方案，最后完成现场工作的落地实施。

ABIS Ⅱ光学检测优化方案

(注：缺陷等级为＋2.0 时，零件表面可能有等级为Prio1 的缺陷。)

ABIS Ⅱ光学检测在识别零件表面缺陷时，会将缺陷数值量化处理。检测等级范围为－2.0 ～＋2.0，当缺陷值为－2.0 时，缺陷最小；当缺陷为＋2.0 时，缺陷最严重。颜色由绿色转为黄色再变为红色，缺陷的严重程度逐渐增加，根据检测结果所显示的颜色和数值，可以反映出缺陷的严重程度。

系统最初提供的缺陷判定标准如图4 所示，在－2.0 ～0 之间划分为三个缺陷等级A，B1，B；在0 ～＋2.0 之间划分为两个缺陷等级C1，C。同时，最终输出的结果分为放行(Pass)，返修(Rework)及报废(Fail)三类。

通过实践发现，按最初提供的标准去评判缺陷，会出现三个问题：第一，此标准的设定与北京奔驰的标准不符，无法通过此标准输出的报告做出准确分析和指导；第二，系统能够识别并划分不同缺陷等级，但对于缺陷能否修复无法提供准确判定，设置返修(Rework)区域和报废(Fail)区域容易造成误解；第三，通过经验积累及实验验证，等级在0 以下的缺陷不会对表面质量造成影响，无需返修。因此，需要对最初的缺陷标准进行优化。

目前，根据北京奔驰现有质量标准，将缺陷等级分为四级：Prio1、Prio2、Prio3、Prio4。

——Prio1：最高等客户相关/最高质量相关/合格相关；

——Prio2：高等客户相关/客户极不满意；

——Prio3：中等客户相关/客户不满意；

——Prio4：低等客户相关。

进而可以与冲压质量标准进行对应：

——检测等级范围为－2.0 ～－1.0 时，零件表面无问题或有小缺陷(Itol)；

——检测等级范围为－1.0 ～0 时，零件表面有等级为Prio4 的缺陷；

——检测等级范围为0 ～＋1.0 时，零件表面有等级为Prio3 的缺陷；

——检测等级范围为＋1.0 ～＋2.0 时，零件表面有等级为Prio2 的缺陷。

依据北京奔驰缺陷标准的划分及光学检测系统的现有条件，将检测系统划分为放行(Pass)和不放行(No Pass)两类。可以放行的零件包括表面无问题的零件、表面有小缺陷(Itol)的零件、缺陷等级为Prio4的零件；不可放行的零件包括缺陷等级为Prio1、Prio2 和Prio3 的零件，调整后的缺陷标准如图5。

⑴打磨工具的选择。ABIS Ⅱ光学检测可以针对每一个检测位置配置多个虚拟的打磨工具，每种打磨工具可以检测出对应的缺陷，见表1。其中长油石、中油石、短油石分别用于检测不同严重程度的缓坑和褶皱缺陷；坑包检测用于检测小型凹坑和凸包缺陷；双线工具用于检测双线缺陷；减薄工具用于检测减薄和开裂缺陷。

①关联规则。依据某种能够被发现的数据知识，如果别的数据信息与整个数据信息之间具有某种关联或规律，也就说明其具有一定的关联性，数据挖掘给计算机病毒的防御工作带来了新的形式，有很多数据内容由于因果关系存在联系，很多数据由于时序的转变生成关联，经过对关联的分析，能找到系统数据之间存在大量的关联，继而就能明确计算机病毒数据中的关联规则。

选择打磨工具时，若选择的工具过多，必然会造成误检概率增大；若选择的工具过少，有些缺陷会无法有效检出，造成检出率降低。因此，针对不同零件、不同检测位置以及高发风险区域进行分析和评估，如图6 所示，合理地选择打磨工具，而不是每个位置选择全部的模拟工具进行编程，对于提高检测结果的准确性起着重要作用。

对于坑包检测和短油石工具，因零件表面的各个位置均可能出现小坑包和小缓坑缺陷，因此在各个位置均使用两种工具；对于中油石和长油石工具，如若在变形量较大的位置使用，会将设计的造型曲面识别为缺陷，出现误检概率增加，因此选择表面相对平整和易发生缓坑、褶皱缺陷的位置使用；对于双线和减薄工具，需根据工艺模拟，推断出整个拉延过程中可能发生双线、减薄和开裂的位置，并在风险位置有针对性地使用模拟检测工具。如红色及黄色所包含的区域为使用双线工具检测的位置，如图7 所示。

⑵打磨方向设置。ABIS Ⅱ光学检测的检测工具可设置360°打磨方向，若方向选择不理想，同样会出现设计曲面被识别成缺陷的情况，增大设备误检率。如何精准地选择最优打磨方向，需要结合实物打磨经验和区域曲率模拟，找出曲率变化最小方向。

首先，根据现场检查零件表面缺陷所使用工具，包括打磨块、打磨片、中型打磨板、长型打磨板，来分别判断每种模拟打磨工具的大致打磨方向，如图8所示。

其次，通过计算机模拟，将选择位置的曲率增大至可视范围，观察每个位置的曲率变化情况，如图9所示。结合实际打磨方向和计算机模拟，确定每个区域曲率变化的最小方向，并在方向设置中标记出每个打磨工具相应的最优打磨方向，以此最大程度降低打磨方向不合理造成的误检及漏检。

⑶Region 等级设定。编程过程中，经常需要用到Region 工具，其作用是将检测到的缺陷进行等级编辑。如图10 所示，编辑前，检测位置显示的缺陷等级在＋0.5 ～＋1.3，为不放行(No Pass)缺陷。但实际通过打磨验证，确定此位置为设计造型的曲面，而非实际的零件缺陷，因此，需要使用Region 工具对此位置的等级进行重新定义。

在前期，Region 的等级设定无清晰的规律性。当零件表面出现因造型原因导致误判时，会将缺陷等级调整至0 值以下，以保证检测过程中此位置的造型确认为可通过的缺陷，如图11 所示。但在实际检测过程中，由于零件造型的曲率会有微小波动以及设备检测能力的正弦性概率，导致一定概率上仍然被检出是不放行的缺陷，造成了误检率的增加。同时，因为缺陷等级在－0.1 以上的缺陷都会显示在检测报告中，致使大部分的造型也会显示，因此无法直接通过报告确认哪些是真实缺陷，哪些是零件设计造型，造成报告的直观性、真实性降低，给报告的使用者增加了分析难度。

通过经验积累，对Region 的使用方法进行重新梳理和优化。对于造型导致的缺陷误判，首先通过Region 做分割和选取。其次，对比每次检测零件造型的差异，将Region 区域的敏感度进行收窄，并通过实际判断产品造型确认是否对表面造成缺陷影响。若无影响，则将缺陷等级调整至－0.1 以下的缺陷等级，如图12 所示；若有影响，则将缺陷等级调至对应的等级范围。最后，使用Link 工具，将具有相似特征的区域进行关联，实现评判标准的统一。

研究区域内需要重点进行生态系统服务价值优化的蓝绿生态空间主要分布在生态优化区与生态协调区。对照景观生态安全格局的空间发展目标，部分二级蓝色廊道、三级蓝色廊道将恢复或改建为水体、湿地；生态缓冲带在保留基本农田的基础上部分退耕还林为疏林草地；生态协调区建议以疏林草地为主要生境类型。

⑵设备检测质量标准与北京奔驰质量标准不相符。

通过对ABIS Ⅱ光学检测系统性分析，发现环境对检测结果的准确性有着一定影响。

2007年，萨科齐当选法国总统后，新总理菲永组阁，拉加德出任法国经济、财政和工业部部长，她是法兰西第五共和国自1959年建立后的第一任女性财长，也是八国集团历史上出现的第一位掌管经济的女部长。由于在应对国际金融危机中“措施及时得当”以及在国际金融监管等一系列谈判中展现出良好的外交能力和娴熟的谈判技巧，2009年11月，英国《金融时报》评选她为“欧元区最佳财长”。

10-苯基-6,7,8,10-四氢化环戊基并[b]吡咯并[3,2-f]喹啉-9(3H)-酮·DMF的合成和晶体结构

⑵灰尘、柳絮影响。当灰尘，特别是柳絮飘落到零件上，设备拍照时，投射的光栅条纹形状发生变化，设备则默认为零件缺陷，造成误检率增加。同时，由于灰尘和柳絮等物质与零件颜色差异较大，有时会出现此区域曝光情况，需清理后再进行检测。

⑶气流影响。光学检测设备上方配有暖风口，空气流动带有温差变化，同样会对检测结果产生一定影响。

因此，为了提高检测精度，降低安全隐患和设备损害，对光学检测区域进行改造，如图13、图14 所示。此次区域改造分为四项：光学检测区域屋顶改造、操作区域屋顶改造、样品储物架改造和冷风管路通风系统改造。通过屋顶改造且选用遮光材料，有效避免外部光源、灰尘、柳絮、气流等外部环境影响；通过样品储物架改造，可将临时零件进行存放，防止零件落地等安全隐患；增加冷风管路通风系统改造，避免因操作区域不通风、机器人电柜温度过高造成设备停工隐患。

作为院级项目，这项工作以绩效为切入点，通过信息手段，得以融入更多新的评价因素。“在既往医院绩效考核指标体系基础上，进一步完善细化，引入更多医疗质量管理和运营管理评价指标，诸如质量管理要求、医院战略发展目标等。”高黎介绍，项目启动时，医院即成立了包括主管院长、各职能部门负责人的精细化管理项目小组，并建立了每周例会制。

对于其他方面的影响因素，分别制定相应的方案并采取措施。

⑴人员编程操作差异。由于编程方法的自由度较大，每个人都可根据自己的理解去设定相应的编程思路。因此，如果由不同人去完成一个零件的编程，很容易导致整个程序无法建立完整的体系，给未来持续优化增加难度，造成程序质量降低。因此，要求同一个零件由一个人负责，从前期编程到后期持续性优化，并做好相关信息记录和样件储存。另外，通过和Daimler 建立长期沟通和学习平台，吸取经验的同时不断完善程序。

制作：锅内放入菜籽油，小火慢慢加热至冒青烟，关火放至三成热，下入小料，开小火慢慢熬制，直至小料变成金黄色，过滤料渣，再下入姜米，小火煸炒至出香味，最后下入蟹黄，小火熬至蟹黄味浓郁即可。

⑵设备对缺陷的识别能力。通过设备本身软硬件更新和优化，可以一定程度上增加检测结果的准确性。因此，联合供应商对检测结果和零件进行对比分析，不断优化设备，并签订软件更新和维护协议，通过设备自身更新换代，提升系统整体性能。

⑶零件表面残油不均。板料通过涂油、拉延、整形等工序后，表面残油往往并不能均匀分布。表面残油堆积，同样会导致设备投射的光栅条纹形状发生变化，最终被误检为零件缺陷。为解决此问题，在每次零件检测前，先将残油清理干净再进行检测，避免残油对检测结果的影响。

慢性重症乙型肝炎是慢性肝炎及肝硬化的恶性病变引起,其发病原因包括;缺乏预防意识、家族传播、婴幼儿期感染病毒、黄疸型肝炎的漏诊、免疫功能低下病毒感染、既往有其他肝病史感染病毒者。临床表现为黄疸、肝区疼痛、肝脾肿大、肝纤维化及消化道症状。常采用抗病毒治疗和保肝治疗,同时指导患者保持生活规律、合理饮食、精神愉悦,适当活动,以达到战胜病魔的信心和意志[1]。本次研究采用人性化护理干预对慢性重症乙型肝炎进行护理,提高了患者的治疗效果及满意度。现将结果报道阐述如下。

ABIS Ⅱ光学检测优化验证

为验证优化后准确性的改善效果，对优化后三个月报告结果的检出率、误检率进行统计，如图15、图16 所示。从图中可以看出，优化后各零件检出率均有提高，平均值为96%，相比于优化前的93%改善明显；优化后各零件误检率均有降低，平均误检率为0.7%，对比优化前1.4%，下降了一半。因此，通过系统的优化，准确性得到明显改善。

4月17日， “浙江画院艺术家走进绍兴采风活动启动仪式”在绍兴文化中心举行，当天下午，浙江画院艺术家一行前往绍兴东浦古镇考察。东浦是闻名于世的绍兴黄酒发祥地，也是伟大爱国诗人陆游和辛亥革命先烈徐锡麟的故乡。古镇内桥水交错，乌篷船穿流而过；民居沿河而建，错落有致；民风淳朴，世代居住在这里的原住民沿袭着千百年来的传统生活习惯，悠然自得地生活着。这个已有千年的历史文化名镇不仅给艺术家们留下了美好的印象，同时引起了他们的极大关注。

通过观察检测结果报告，验证是否符合北京奔驰质量标准。对于同一个前门外板左件的缺陷零件，正常状态下的形貌特征如图17(a)所示，对于未打磨的零件，通过目视很难发现零件表面的缺陷。人工打磨后零件的状态如图17(b)所示，从图中可以发现三个缺陷，其中位置①缺陷最为严重，位置②缺陷次之，位置③缺陷最轻。ABIS Ⅱ检测结果报告如图17(c)所示，通过颜色做初步判定，位置①显示的红色最深，代表缺陷最严重，位置②显示为橘红色，缺陷等级次之，位置③显示为黄色，代表缺陷等级较轻。进一步做深入分析，检出位置①缺陷的模拟工具有长油石、中油石、短油石以及坑包检测，最严重的缺陷值为＋1.98，判定结果为Prio2；检出位置②缺陷的模拟工具有长油石、中油石、短油石以及坑包检测，最严重的缺陷值为＋0.94，判定结果为Prio3；检出位置③缺陷的模拟工具为坑包检测，缺陷值为＋0.07，判定结果为Prio3。经验证，ABIS Ⅱ检测报告结果与人工打磨结果判定的位置和等级一致，同北京奔驰质量标准也相一致。

通过对编程方法的优化，检测报告输出结果也有明显改善。对于同一个翼子板左件，优化前后的检测报告对比结果如图18、图19 所示，优化前零件表面的所有造型缺陷均显示出来，并且存在一处被误检的造型缺陷；优化后，没有被误检的造型缺陷，且所有造型缺陷均不显示，报告中只显示了实际可以放行的缺陷问题。在使用优化后的报告进行分析时，只需观察报告中显示的结果，而不需要排除造型设计原因的影响，使得报告结果更直观和准确。