董廷軒 （上汽大眾汽車有限公司，上海 200336）

0 引言

車廠油漆車間生產(chǎn)設(shè)備已基本實現(xiàn)了全自動涂膠、全自動噴漆等，自動化率約為80 %。不過就油漆質(zhì)量檢查而言，絕大多數(shù)車廠還是依靠由人工操作。為了提高勞動生產(chǎn)率，降低工人的勞動強度，創(chuàng)新地引入了自動濕膜厚度測量設(shè)備，自動缺陷檢測設(shè)備，自動測量色差、膜厚和橘皮設(shè)備等。與人工質(zhì)量檢查相比較，這些自動檢測設(shè)備在提高自動化率和生產(chǎn)率的同時，還能快速及時地反饋檢測結(jié)果，并為后續(xù)出現(xiàn)質(zhì)量問題的大數(shù)據(jù)分析提供了依據(jù)。

1 色漆濕膜厚度自動測量

隨著免中涂涂裝工藝的推廣和應(yīng)用，不僅優(yōu)化了涂裝過程，而且實現(xiàn)了節(jié)能減排并較大程度地降低了汽車廠的生產(chǎn)成本。為了保證漆膜的外觀質(zhì)量和性能，包括顏色、平整性、彈性及抗紫外線的功能等，合理控制施工中漆膜厚度是非常重要的。當(dāng)汽車經(jīng)過中間烘房后，需對其車身色漆濕膜厚度進行自動測量和控制。

1.1 色漆濕膜厚度測量原理

色漆濕膜厚度測量原理是指激光束稍微加熱油漆表面，熱量穿透油漆層并在基層形成反射，反射的熱量由紅外傳感器接收并由電路換算成層厚，熱量的反射時間（相位值）與膜厚成比例關(guān)系。色漆濕膜厚度測量原理見圖1。

圖1 色漆濕膜厚度測量原理Figure 1 The measurement principle of wet film thickness of paint

1.2 色漆濕膜測量系統(tǒng)構(gòu)成及測量點

色漆濕膜測量系統(tǒng)由兩臺帶移動七軸的機器人、測量頭（激光器、檢波器、信號放大器和專用光學(xué)組件等）、控制柜、人機界面和系統(tǒng)軟件等構(gòu)成。

測量點數(shù)量取決于車型的大小。一般而言，B 級車（中型車）以下的車型，單個車身測量點為50 個；B 級及B 級以上的車型，測量點為70 個。通常測量點均勻分布在整個車身表面，尤其需要測量膜厚容易缺失的邊緣區(qū)域，如前蓋邊緣、四門靠近風(fēng)窗區(qū)域等。圖2 為測量點分布示意圖。

圖2 測量點分布示意圖Figure 2 The schematic diagram of measurement points distribution

2.1 顏色標(biāo)定

不同顏色色漆成分存在著差異，在使用前都需要做顏色標(biāo)定。首先選擇一個汽車部件，如電泳前蓋，在確定的位置上手工測量電泳膜厚，然后噴涂楔形色漆（圖3），機器人測出相位值，再待該部件經(jīng)過烘烤后，手工測量色漆膜厚（手工和機器人測量同一位置）。這樣手工測量的色漆膜厚和機器人測量的相位值建立了對應(yīng)關(guān)系（表1）。

表1 色漆膜厚與相位值的對應(yīng)關(guān)系Table 1 The relationship between paint film thickness and phase value

圖3 噴涂楔形色漆Figure 3 Spraying paint in the shape of wedge

根據(jù)10 個測量點數(shù)據(jù)，通過線性回歸分析，求得圖4所示線性趨勢方程y=-1.596 253 4x+249.832 111 7（y為相位值，x為膜厚），這樣就可以得到色漆計算膜厚。還需要核算相關(guān)系數(shù)R，其公式如下：

圖4 線性趨勢方程Figure 4 Linear trend equation

式中：R—相關(guān)系數(shù)；xi—膜厚，μm；—膜厚平均值，μm；yi—相位值；—相位平均值。

其中，R值需滿足R2≥0.9，如果R2＜0.9，則說明偏差較大，需重新進行顏色標(biāo)定。

2.2 色漆膜厚測量結(jié)果的判定

電泳膜厚影響著色漆的測量膜厚，因此需每天測量一臺電泳車的膜厚，進行補償計算，以得到實際色漆膜厚。每輛車的色漆膜厚測量結(jié)果在本地電腦保留三個月，并送中控室長期保存。

按照車身在陽光中暴曬程度，以門拉手附近筋線為分界線，把車身分為A 面（筋線以上）和B 面（筋線以下），對色漆膜厚測量結(jié)果作出判定（表2）。

表2 測量結(jié)果判定Table 2 Determination of measurement results

3 油漆缺陷自動檢測

報交線是油漆車間自動化率最低的生產(chǎn)線，普遍由人工檢查油漆缺陷、打磨、拋光等，工作量大，其有5 個方面的痛點：1）工人長期在燈光下工作，易造成情緒緊張和視覺疲勞；2）主觀評估；3）檢出率受情緒影響而波動；4）很難遵守一個標(biāo)準；5）無法形成數(shù)據(jù)文檔。

3.1 油漆缺陷自動檢測設(shè)備構(gòu)成

目前油漆缺陷檢測設(shè)備主要有兩種類型：隧道式（含車身檢測裝置和車尾檢測裝置）和機器人式（機器人+檢測裝置），如5 圖所示。

缺陷自動檢測系統(tǒng)主要由LED（發(fā)光二極管）結(jié)構(gòu)光源、工業(yè)相機、控制和計算單元、顯示器、顯示屏控制器、PLC（指可編程邏輯控制器）柜等構(gòu)成。為了避免影響環(huán)境，主體設(shè)備安裝在烘房出口處，每輛車拍攝3 萬多張照片，通過光的反射來識別缺陷，并在報交線大屏上顯示缺陷位置和分類等信息。表3 列出了兩種缺陷自動檢測設(shè)備的情況比較。

表3 兩種缺陷自動檢測設(shè)備的情況比較Table 3 Comparison of two types of automatic defect detection equipments

3.2 油漆缺陷識別原理

圖6 為油漆缺陷識別原理說明圖。

圖6 油漆缺陷識別原理說明圖Figure 6 Schematic diagrams for identifying paint defects

常見漆膜缺陷均可識別出來，如臟點、夾雜物、頭發(fā)、纖維、打磨缺陷、液滴、縮孔、流掛等。經(jīng)過不斷的優(yōu)化和學(xué)習(xí)，統(tǒng)計了近一年的數(shù)據(jù)，自動缺陷檢測設(shè)備識別缺陷的準確率超過95 %，與人工檢查相比較，漏檢率下降了80 %。

3.3 油漆缺陷自動檢測的優(yōu)勢

采用缺陷自動檢測設(shè)備的效果良好，其優(yōu)勢有4個方面：1）報交線數(shù)量及工人數(shù)量都減少了一半；2）缺陷檢出率提高，超過95 %；3）在大屏幕上顯示缺陷位置，以顏色區(qū)分缺陷大小類別，減少了工人滿車身找缺陷導(dǎo)致的用眼疲勞；4）可以基于大數(shù)據(jù)分析缺陷分布區(qū)域、種類及對應(yīng)的措施。

3.4 漆膜質(zhì)量自動測量

采用漆膜質(zhì)量自動測量設(shè)備，不僅節(jié)省人力，而且大大提高了生產(chǎn)效率和時效性。一般漆膜質(zhì)量自動測量設(shè)備的配置：1）布置在離線工位；2）兩臺帶移動七軸機器人；3）集成在一個支架上的機器人專用測量儀器，含色差儀、橘皮儀、分層膜厚儀、超聲波定位裝置，還配有色差儀和橘皮儀矯正單元等；4）控制系統(tǒng)和評估軟件，如人機界面軟件、工藝監(jiān)控和數(shù)據(jù)評估軟件等；5）一臺車測量的時間約12 min（12個色差點、18 個橘皮點、22 個分層膜厚點），也就是說約5 JPH 的能力可滿足質(zhì)量檢查要求。

漆膜質(zhì)量自動測量設(shè)備見圖7。

圖7 漆膜質(zhì)量自動測量設(shè)備Figure 7 Automatic measurement equipments for paint film quality

漆膜質(zhì)量自動檢測的優(yōu)點如下：

（1）減少人工測量成本，提高自動化率；

（2）噴漆室可以得到實時數(shù)據(jù)，及時響應(yīng)，修改噴涂參數(shù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量；

（3）多層膜厚數(shù)據(jù)有助于得到均勻的膜厚，減少油漆材料過度使用；

（4）測量位置固定，消除人工測量位置可變性和誤差；

（5）車身和外協(xié)件采用一致的評判標(biāo)準，具有更高的工藝安全性，數(shù)據(jù)對比更容易更方便；

（6）所有數(shù)據(jù)實時上傳中控系統(tǒng)，數(shù)據(jù)可追溯，并可進一步做統(tǒng)計分析。

4 油漆質(zhì)量檢查數(shù)字化展望

數(shù)字化是依靠高效的軟、硬件支持，執(zhí)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，進行數(shù)據(jù)分析，以便快速決策。

在實際使用中，上述自動測量設(shè)備已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)采集、檢測等功能，但如何進一步分析、提供價值信息還有待提高。

對于未來油漆報交線（著重于油漆質(zhì)量檢查和處理）而言，其自動化、數(shù)字化路徑可能有5 個方面：1）使用缺陷檢測設(shè)備，識別和分類缺陷、確定缺陷位置坐標(biāo)等信息，并傳給后續(xù)打磨及拋光機器人；2）打磨機器人自行規(guī)劃運動軌跡，采用柔性力控打磨頭，對缺陷進行打磨，清潔。如必要，可增加二次缺陷檢測設(shè)備，以模擬人工操作方式——打磨、觀察、再打磨、再觀察；3）拋光機器人自行規(guī)劃路徑，采用柔性力控拋光盤自動拋光，或與2）整合在一站內(nèi)完成；4）并行地離線自動測量色差、橘皮和分層膜厚等質(zhì)量數(shù)據(jù)；5）建立數(shù)據(jù)文檔，提高質(zhì)量的可追溯性，進行數(shù)據(jù)分析，提取價值數(shù)據(jù)以便快速決策。