基于光学测量数据的汽车虚拟尺寸匹配应用
时间：2023-01-20 19:40:07 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
岑迪，李炯辰，陆淼
（上汽大众汽车有限公司，上海 201805）
随着测量技术的不断发展，在汽车行业领域，光学测量不仅在逆向工程中应用广泛，在零部件等测量上也逐步推广使用。
在零部件测量上应用的光学测量属于非接触式测量，其主要有激光式、蓝光式等类型，无论哪种类型的光学测量，相比传统三坐标测量，其最大的优势为数据量全面、测量效率较高[1]。这为后续的尺寸分析提供了充足的数据基础和高效的分析基础。
汽车车身是由数百个不同冲压件焊接并装配而成，其零件繁多，结构工艺复杂，是一项很大的尺寸工程。车身尺寸匹配的误差过大，不仅影响生产装配工艺、车身质量和性能，还会影响整车的外观质量和客户满意度，如密封性、开关流畅性、风噪等[2]。因此，车身装配质量不仅是反映设计能力，同时也反映了制造厂家的生产和管理能力。在车身匹配中，门盖等外覆盖的尺寸匹配质量是生产制造环节中质量问题的集中[3]。
利用了原始光学测量数据结合AMB（Aussen Meisterbock）评价理念，提出了基于光学测量数据的虚拟尺寸匹配，其可以在无实物零件装配的情况下，对虚拟尺寸匹配状态进行质量评价，减少实物零件的试验分析损耗，缩短尺寸匹配评价的时间，有效提升尺寸匹配评价分析的效率。此方法从一定角度上拓展了光学测量数据的应用，为尺寸匹配工程的提供了新分析手段。
1.1 AMB（Aussen Meisterbock）
在整车厂的尺寸匹配分析中，AMB是一项评价和分析车身外覆盖尺寸匹配的主要工具，可以对车身侧围、四门、尾门、翼子板等外覆盖进行尺寸匹配评价，其在车型预批量生产以及批量生产中都起着重要的作用。AMB示例，如图1所示。其为一种测量支架，可以将车身外覆盖按照特定方式进行安装并进行质量评价。
图1 某车型AMB示例图
AMB的评价主要流程：通过特定车型的AMB支架，将外覆盖件按照设计图纸要求的定位系统进行装配，并对装配后零件进行匹配尺寸的测量；
根据平整度间隙等设计要求和客户角度，对搭建后的AMB状态进行Audit评价。在整车制造厂中，Audit评价是整车质控中重要的一环，专业评审员利用感官和测量工具，如手触、间隙塞尺等，依据设计要求对一台整车的尺寸匹配等方面进行质量评价，并通过抱怨点的统计体现当前车辆的质量水平，抱怨点数量与质量水平成反比。通过Audit评价方式，对AMB搭建零件状态进行质量评价，可以有效体现外覆盖件尺寸匹配质量水平。如图2所示，即为Audit评价中某两个零件间匹配的平整度间隙评价设计要求，如实际零件间匹配超出了设计公差，即被Audit评判为抱怨点。
图2 某零件间尺寸匹配要求示例
此外，AMB不仅可以评价外覆盖的尺寸匹配，还可以对整车外饰件进行装配评价。
1.2 虚拟匹配基本操作流程
由AMB的搭建流程可知，常规AMB主要基于实物零件，对零件装配的人员和时间都存在一定的局限性。故利用全型面的光学测量数据，提出了虚拟匹配的思路。虚拟匹配常规理解为，通过实物零件的数字化，在虚拟三维环境中进行与其他零件模型拼装，从而进行尺寸匹配分析[4]。
基于光学测量数据的虚拟匹配，由以下4个基本步骤进行。
（1）需要确定测量方案，保证测量数据满足后续的虚拟匹配。由于所需要评价的尺寸匹配是基于匹配型面，故所规划的光学测量至少需要包括匹配面，在条件合适的情况下可采用全型面测量，便于后续深入分析。
（2）数据采集及保存，利用光学测量设备测量的光学测量数据以STL（STereLithography）格式的通用点云数据进行保存。STL是光学测量数据的一种通用文件格式，可在不同光学分析软件中使用。此外，得到的光学数据，后续需要通过光学分析软件进行虚拟拼装点云，虚拟拼装原则基于AMB原则，要求零件均在图纸设计的统一定位系统中，即以RPS（Reference Position System）点进行虚拟装配；
对点云数据采用统一定位系统RPS保存，可以减少后续对数据坐标的重复操作，提高虚拟匹配数据处理的效率。
（3）虚拟匹配，利用前面获取的光学数据，在光学测量分析软件中，进行全覆盖件零件在RPS定位系统中的虚拟装配，实现虚拟尺寸匹配状态，采用零件全型面拟合偏差输出的方式呈现尺寸偏差状态。
（4）专家对虚拟匹配状态进行AMB流程中的Audit评价，并对评价后的抱怨问题点进行跟踪和推进，从而实现质量闭环推进。
如图3所示为基于光学测量数据虚拟匹配的流程。
图3 基于常规光学测量的虚拟匹配流程
1.3 虚拟匹配状态评价变化区域
在零件尺寸状态评价中，不同时期零件的状态变化情况是重点检查的项目。虚拟匹配中，利用了不同时期零件状态的直接对比，可以快速检查发生了尺寸变化的区域，然后针对这些尺寸变化，可以有目的性进行尺寸匹配评价。
虚拟匹配检查零件变化的逻辑为：在光学评价软件GOM中，将老状态零件光学测量点云数据转换为CAD模型，即作为评价基准；
导入新状态零件点云，进行尺寸评价，即可直接输出新老状态尺寸对比，以0.5 mm作为尺寸公差，可以快速判断尺寸变化点。新老状态的零件均在零件图纸设计的定位坐标系下进行光学评价，在同一坐标系下，以老状态数据全型面为基准进行全局拟合，形成新老状态对比尺寸色差图。
如图4所示为车门老状态尺寸色差图，图5所示为新状态尺寸色差图。利用常规的尺寸分析方式，从这两份报告上也可以进行尺寸变化对比，但是可以看出在全型面上进行尺寸对比，相对辨识效果较差，尤其在尺寸变化不大的情况下。其中色差图中，如-1.82标注即为此区域内凹偏差1.82 mm；
如+0.3标注为此区域外凸偏差0.3 mm。
利用新老状态的虚拟匹配方式进行分析，对比色差图如图6所示。图中可明显看到方框匹配区域尺寸变化较大，可分析得到：方框区域为新老状态尺寸变化较大的区域，新状态较老状态有外凸。通过图6的变化分析，再基于图4和图5单零件尺寸可进行针对性的准确尺寸分析。利用此方式，可以快速判断哪些区域发生了尺寸变化，针对这些尺寸变化评判质量状态，如是抱怨点则需要进行零件的优化。
图4 老状态车门尺寸色差图
图5 新状态尺寸色差图
图6 新老状态对比尺寸色差图
基于上述描述的虚拟匹配方式，在某整车厂某车型在常规测量中，采用GOM公司的Scan Box测量设备进行了门盖零件的全型面光学测量，对侧围或者车身框架进行了CMS（Coordinate Measuring Scan）三维激光扫描和Atline光学测量，测量规划中对车身外覆盖件均进行了全型面测量。选取某一周次的零件光学测量数据，进行虚拟匹配。虚拟匹配后的车身尺寸匹配状态如图7所示，不同尺寸色差代表着不同的尺寸匹配状态。
图7 外覆盖件虚拟匹配尺寸色差图
基于AMB的评价原则，尺寸工程师可对区域做出尺寸匹配评价，以前后门匹配为例，如图8所示中方框区域，前后门平整度匹配效果不佳，前门外凸1.3 mm，高于后门，根据匹配公差±0.5 mm，已经超差，这是常见的尺寸匹配抱怨。
经过了相关生产和规划部门对前门零件状态的优化，间隔两周后，对新状态零件进行评价。首先进行了新老零件状态的对比，从而快速了解零件变化区域，而对新状态零件的评价也将主要针对变化区域。
如图8所示，前门区域发生了较大变化，尺寸较老状态内凹0.9 mm。针对此变化，尺寸工程师可以进行重点评价。根据图7老状态前后门的匹配情况，可以初步快速判断出，此区域应该有明显尺寸匹配优化。
图8 新老状态对比尺寸色差图
最后，通过对新状态的全车身虚拟匹配状态进行确认，如图9所示，根据匹配公差±0.5 mm，匹配状态在公差范围之内，可以判断前后门匹配已经得到改善。
图9 新状态尺寸色差图
上述表明，可以在无AMB实物搭建评价的情况下，利用基于光学数据的虚拟匹配对零件尺寸匹配进行预判，可以高效进行零件尺寸质量推进，降低对实物零件、装配人员和时间的依赖。此外，通过零件新老状态对比的方式，可以快速判断尺寸变化的情况，可以使虚拟评价更有针对性。
提出了一种利用光学测量数据进行虚拟匹配尺寸分析的方法。其主要过程为，获取光学测量数据，利用光学评价软件进行虚拟匹配，模拟出AMB匹配状态下的车身外覆盖件匹配状态，并进行专家虚拟评价，促进尺寸质量提升。其中，对新老零件状态的光学对比方法，可以快速评价零件变化情况。通过某车型的实例应用，此方法对常规光学数据应用和尺寸匹配工作，提出了一种快速和高效的新工作思路，可以有效推广并实用。
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