整車零件柔性自動化裝配研究應用

羅維

（廣汽乘用車有限公司，廣州 511434）

1 前言

總裝車間的特點是工藝多樣化，零件多樣化，線體多樣化。為實現總裝車間零件裝配技術條件復雜多樣的要求，必須使用機器人感知技術對裝配過程及結果進行檢測。早期的機器人只能根據設定的程序或是根據示教軌跡進行動作的循環重復。而通過機器人傳感器，感知各種自身內部狀態，并把狀態從信號轉變為機器人自身或者機器人之間能夠理解和應用的數據、信息，從而使機器人具備感知能力，能夠感知與自身工作狀態相關的機械量，如角度、位移、速度、加速度、力和力矩等。隨后，機器人就能夠根據實時感知的信息對自身的動作進行及時調整，對出現的偏差進行及時修正，實現機器人動作過程的閉環控制，實現零件的自動化裝配。

2 零件柔性自動化裝配實現思路

要實現零件的柔性自動化裝配，首先要有機械結構保證設備能夠適應不同的產品結構，實現多平臺多車型的零件抓取裝配；其次通過生產監控系統提供的車型派生信息以及傳感器檢測雙重判斷車型信息。通過工裝上的檢測傳感器對零件進行車型派生識別；再次通過工裝上的對中夾緊機構保證每個零件在機器人抓取前的坐標點一致；然后通過附帶在機器人抓手上或者固定于生產線邊的視覺相機、激光頭對車身裝配點進行定位識別并引導機器人抓取零件進行精確裝配；最后通過設計故障備用方案實現故障快速解決，整個系統由PLC 系統、機器人視覺系統控制。

2.1 機械結構兼容技術

目前汽車廠1 條生產線規劃共線至少3～4 款車型，部分線體可能還要兼容多個平臺的車型共線生產。多平臺多車型共線生產將會產生多種產品尺寸以及產品結構，設備為實現多平臺多車型的兼容，必須在機械方面適應產品結構以及產品尺寸，而零件的原點定位以及零件的結構兼容需重點實現，本系統從對中夾緊機構以及夾具變距切換結構2 方面進行解決。

2.1.1 對中夾緊結構

機器人抓取零件實現高精度裝配的1個很重要的前提是機器人抓取零件的原點位置精度高，而現有的零件為人工上線方式，同時不同車型零件造型尺寸不一致，因此零件通過輸送線到達機器人抓取的等待點時，不同車型派生以及每臺車零件到達機器人抓取的原點位置都會不相同，為實現零件原點位置高精度定位，本系統設計了零件對中夾緊機械機構。主要通過在設置零件對中臺或者在輸送線零件停止位增加對中夾緊機構方式實現每1個零件的相對位置一致。該方式可在風擋玻璃、輪胎零件上體現，以風擋玻璃為例，如圖1所示，設置風擋玻璃夾緊對中臺，對中臺設置5個滑柱，底部2個滑柱保持不動，1號、2號、3號滑柱通過氣缸對中夾緊與釋放，可實現多車型不同尺寸的風擋玻璃對中定位。

圖1 風擋玻璃對中夾緊臺

2.1.2 夾具變距切換結構

實現多車型柔性化裝配首先需要產品方面的一致性盡可能高，我們可以輸出一些工藝約束給設計，確保設備夾具可以兼容多車型的產品。但是由于市場以及設計的需要，類似一些產品造型尺寸方面無法實現工藝約束設計，因此我們需要在夾具上設計變距可切換結構來實現多車型抓取兼容。以輪胎為例，不同平臺車型輪胎擰緊螺栓分度圓不一致，A 平臺車型輪胎分度圓為108 mm，B 平臺車型輪胎分度圓為120 mm，有些平臺差異還比較大，不同平臺車型還有5 軸擰緊與4 軸擰緊的區分。為實現切換平臺車型無需切換抓手，因此在抓手設計上增加擰緊軸對應的伸縮氣缸，可實現擰緊軸的自動變距功能，如圖2 所示。

圖2 輪胎自動變距抓手

2.2 車型派生識別防錯技術

對于1 套智能設備，不但要考慮多車型共線的設備機械結構兼容，還要考慮如何實現車型派生的防錯。對于總裝車間而言，隨著車型容納數越來越多，1 條生產線需要兼容3～4 款車型，而每款車型根據顧客的需求設計多種派生，比如同一款車型至少有3 個尺寸規格的輪胎，而4 款車型共線生產則會有12 種規格的輪胎，由于派生太多，以往通過人工裝配也會有錯裝的風險。有些派生的零件由于識別錯誤甚至導致裝配的產品以及設備本身出現損壞，因此采用自動化的設備裝配更是要實現車型派生的識別防錯功能。本系統車身派生識別防錯主要通過氣路手段、電氣手段、視覺識別手段以及智能監控系統手段。

2.2.1 氣路手段

氣路手段主要針對可以通過氣桿定位夾緊且不同車型派生尺寸不一致的零件，比如風擋玻璃、輪胎，通過在氣缸上增加位移傳感器，對零件尺寸進行測量，并通過與開始設定的位移量進行對比防錯。如圖3 所示為直線式位移傳感器，通過輸出直流電壓信號，將位移、尺寸等物理量轉換為容易計量的電信號。

圖3 位移傳感器

2.2.2 電氣手段

電氣手段主要針對有特征的車型或者零件，通過特定的傳感器對車型或者派生零件的差異點進行檢測，傳感器將信號輸送給PLC，PLC 程序對信號進行辨別，一旦出錯則進行報警。如圖4 所示，當PLC 收到上位系統發來的車型信息時，自動啟用該車型識別傳感器進行識別，傳感器檢測到有信號則進行下一步動作，否則停線并報警等待人工確認。

圖4 傳感器檢測車型示意

2.2.3 視覺識別手段

視覺識別主要是針對不能通過氣路手段以及電氣手段滿足的零件，比如通過輸送線輸送而來的座椅、有不同花紋的輪胎。這些零件在機器人取件前相對位置比較固定，可以通過相機對目標零件的孔、邊緣等進行拍照，獲取圖像后與數據庫里面的派生圖像進行比對得出派生后再與上位系統提供的車型派生進行比對，如圖5 所示，當兩者信息對比一致時則進行下一步動作，否則停線并報警等待人工確認。

圖5 視覺識別對比

2.2.4 智能監控系統手段

為了實現車身信息對智能設備的準確傳達及監控，導入智能監控系統，線體關鍵工位采用超高頻RFID 的方式，RFID 的芯片放置在車身頂部，芯片上的信息包含了車輛基本的車身號（VIN 碼）以及車輛配置信息（MTOC）。從線體第一工位AFON 開始放置一直流動至車輛下線AF-OFF 處，中間無RFID 形式變化，無芯片變化。當車輛逐輛經過每一條線的線首時，線首的RFID 硬件讀取芯片上的信息并形成當前線體的車輛隊列，保存在監控系統PLC，保證隊列穩定性和實時性。通過以上流程，監控系統PLC 存儲車間在線流動車輛隊列，并經監控層網上傳至監控層，實現總裝車間在線車身流動自動化監控。

通過形成的線體車輛隊列，系統根據工位信息將其發送給智能設備，智能設備根據VIN 碼及MTOC 進行校驗、程序識別，最終實現車型、派生防錯，特別是為了加強校驗效果，在智能設備處，如風擋機器人、輪胎機器人、座椅機器人工作站布置了RFID 讀寫頭，用于專用設備的車型派生識別，并將識別獲得的車型信息與MES 隊列進行校驗，如判斷不一致則將發送信號給設備停止生產。

2.3 視覺檢測引導技術

由于零件要求的裝配精度非常高，比如風擋玻璃裝配精度高達±1 mm。受限于設備的精度差異遠遠不能滿足裝配的高精度，因此，除了通過設置快速進入、快速移出的車位設置，在連續流動的生產線節拍中，搶出部分時間，讓在快進、快出車位中間的少數車位靜止，從而實現少數車位固定式裝配方式，形成靜止作業區[1]，以便于裝配車體的定位之外對車身吊具滑板進行定點定位，更重要的是導入視覺系統對定位情況進行實際測量，得出偏差值進行修正，提高定位精度。視覺引導系統就像給機器人裝上了一對“眼睛”，在機器人精度高、重復性好的特點上，增加了整體系統的柔性，恰好可以解決總裝自動化應用需求的問題[2]。攝像頭根據節拍或者精度要求可以選擇固定在地面或者固定在機器人抓手上，如圖6 所示。

圖6 攝像頭裝配位置示意

視覺引導系統根據測得的零件相對于零位狀態下位置及姿態的偏差來修正機器人運動軌跡，因此在初始調試機器人取件軌跡時，需要對零件進行零位測量建模，以記錄零件在零位狀態下的位置及姿態。零位測量與正常測量一樣，通過視覺傳感器對零件進行拍照，即可測得的零件的位置及姿態。但是零位測量時機器人不抓取零件，只進行測量。如圖7 所示，正常生產過程中，視覺傳感器對零件進行拍照，得到實際的零件位置和姿態，并與零位位姿進行對比，通過一系列計算后得到機器人offset 值，并基于此偏置信息調整機器人運動軌跡。

圖7 視覺系統引導原理

視覺系統通常要獲取目標物的3D 坐標，常規技術有的雙目視覺技術以及激光點云成像技術2種方式。雙目視覺技術是基于視差原理，如圖8 所示，2 個相機在同一時刻同時觀看空間物體的同一特征P 點，左右2 個相機獲取了P 點的平面圖像，而不能獲取空間坐標，通過與開始標定的坐標進行值對比，得到視差圖像之后便可以確定深度圖像，并恢復場景3D 信息。

圖8 雙目視覺引導原理

激光點云成像技術就是鏡頭將可見激光射向物體表面，經物體反射的激光通過接受器鏡頭，被內部的CCD 線性相機接受，根據不同的距離，CCD線性相機可以在不同的角度下“看見”這個光點。根據這個角度已知的激光和相機之間的距離，數字信號處理器就能計算出傳感器和被測物之間的距離。通過不斷發射激光并回收信號便可生成無數的點云，利用這些點云進行深度成像，并恢復3D場景，如圖9 所示。

圖9 激光視覺引導原理

2.4 PPA預案

在實施智能化、自動化設備方案后，不可避免的會出現設備故障，而一旦出現設備故障將會造成生產線的暫停，嚴重影響生產的效率。因此在設計自動化設備時也應該考慮設備出現異常時候需要應對的方案，盡可能的避免對生產造成的影響。故障智能應對主要有2 點對應思路：

a.通過設計相關的硬件以及程序，在工作站內相關的設備可以互為備用，從而保證在某一臺設備故障時，另外一臺設備可以調用備用程序繼續完成故障設備的作業內容。

b.設計相關的硬件或者程序，保證在設備故障時候可以將裝配的零件快速輸出人工補充裝配，從而降低生產停線的時間。

3 零件柔性自動化裝配在總裝的應用

隨著汽車市場競爭日益激烈，各汽車品牌不斷向市場投放新車型，一方面生產線對于車型的容納數有限，另一方面為了降低生產成本，柔性自動化裝配成為了迫切需要解決的問題，當前國內外已經出現了部分零件自動裝配案例，但是應用不夠深入，推廣不夠全面。

3.1 零件自動化裝配在汽車總裝的應用發展歷程

中國汽車工業起步較晚，自動化在總裝的應用在上世紀80 年代才興起，但是也僅限于對風擋玻璃的自動涂膠，在零件自動裝配工藝上還沒有案例，如圖10，直到2012 年，長安福特才與ATN 合作完成了國內首套風擋玻璃自動裝配工作站。自主品牌廣汽傳祺在2016 年也實現了上件、涂膠、裝配全自動的風擋玻璃裝配站，隨后的幾年時間里，廣汽傳祺快速完成了座椅自動投放、輪胎自動裝配、車門自動隨行涂膠、前端模塊自動裝配等自動裝配。

3.2 零件柔性自動化裝配在廣汽傳祺的應用案例

廣汽傳祺近年來大范圍的推廣應用了風擋玻璃自動裝配、座椅自動投放以及輪胎自動裝配工作站。以最新應用工廠廣汽宜昌為例，對于工作站的生產節拍要求為48 s，設備開動率≥99.8%。而工作站對于車間要求地面載荷為≥3 t/m2，電壓為3×380 V±10%三相四線制，機器人功率為30 kW/單臺，壓縮空氣壓力為0.4～0.7 MPa。

圖10 中國工業機器人在汽車廠總裝的應用發展歷程

3.2.1 風擋玻璃自動裝配工作站

廣汽風擋玻璃自動裝配流程主要包含上件底涂、輸送、對中夾緊、涂膠、視覺檢測、自動裝配6 個方面，如圖11，機器人夾持玻璃涂膠、膠槍固定安裝，涂膠完成后機器人自動安裝玻璃。依靠集成在夾具上的激光掃描儀自動檢測安裝位置，安裝精度可達±1 mm[3]。

圖11 風擋玻璃裝配工藝流程

整個工作站核心配置4 大系統，機器人系統，包含4 套機器人、機器人底座和夾具；輸送系統，包含2 套皮帶線、對中臺和翻轉機；視覺系統，包含2套車身雙目視覺、車身激光掃描儀和膠型激光掃描儀；涂膠系統，包含2 套涂膠泵、定量機和膠槍。整個布局如圖12 所示，滑板輸送線中間布置，南側為2 臺前后擋視覺機器人，負責對車身進行視覺掃描。北側為2 臺前后擋涂膠機器人，負責對玻璃進行抓取涂膠以及裝配。2 臺涂膠機器人中間為集成雙涂膠塔，涂膠槍固定在涂膠塔上。前后擋輸送線對稱布置在涂膠機器人兩側，主要是輸送定位玻璃作用。

為實現風擋玻璃柔性自動化裝配，機械結構上，首先設置了風擋玻璃對中臺，實現了1 個對中臺可兼容所有車型風擋玻璃尺寸以及糾正由于上件導致的玻璃定位誤差。其次為了兼容不同車型的風擋玻璃尺寸，在機器人抓手上設計兼容。如圖13 所示，后擋玻璃機器人抓手設置了6 個紅色可移動頂桿，這些頂桿通過氣桿驅動位移，當生產SUV 車型時，氣缸縮回狀態，實現小玻璃的定位壓緊，當生產轎車和MPV 車型時，氣缸打開，實現大玻璃的定位壓緊。

圖12 風擋玻璃裝配工作站布局

圖13 風擋玻璃機器人可變距抓手

在視覺引導裝配方面，主要包含車身與精定位2 部分，由1 套工控機、1 套視覺引導軟件、2 套3D 激光頭和2 套2D 相機組成。如圖14 所示，風擋窗框的三維方位精定位激光儀采用1 個固定于機器人手臂的激光儀對風擋窗框的邊緣輪廓進行掃描測量（4 個測量點），從而精確定位窗框的三維方位，并把相對于機器人示教位置的矯正量送到相應的機器人，機器人就能對風擋玻璃進行準確裝配了。系統的測量成功率達到99.9%以上。系統的測量定位精度達±0.2 mm，測量計算時間＜2 s。

圖14 風擋玻璃視覺引導測量

在PPA 方案方面，保證設備在出現異常的時候依然能夠正常運轉不停線，減少對生產的損失。采用了多功能涂膠塔形式。如圖15 所示，前后擋風玻璃涂膠槍集成在1 個涂膠塔上，同時涂膠單元具備伸縮功能，與現在的前后擋風玻璃涂膠立柱分開設計，涂膠單元固定設置不同，集成一體化的涂膠塔不但可以實現2 臺機器人抓前后風擋玻璃同時涂膠，而且能實現任何1 個涂膠單元、任何1 個機器人故障時，另外1 套設備都能實現共用，同時涂膠單元的可移動式設計給維修保養帶來便利。

圖15 多功能涂膠塔

全自動風擋玻璃涂膠機實現多車型風擋玻璃自動上件、自動涂膠、自動裝配一體化技術。設備量產后可以實現±1 mm 高精度裝配，實現48 s 的單臺生產節拍，設備實際開動率為99.9%，滿足生產的需要。同時削減雙班8 人作業，有效避免漏水品質不良，故障智能應對方案可實現設備異?？焖偾袚Q，保證生產。

3.2.2 前排座椅自動投放工作站

廣汽前排座椅自動投放流程主要包含座椅來件檢測、機器人夾持座椅、車身視覺檢測、自動投放座椅4 個方面。如圖16 所示，機器人在座椅輸送線上夾持座椅自動投放到車內相應位置，依靠集成在夾具上的相機自動檢測安裝位置，投放精度可達±2 mm。

圖16 前排座椅投放流程

整個工作站核心配置3 大系統，機器人系統包含2 套機器人和機器人底座、夾具；輸送系統包含2 套動力NG 臺；視覺系統包含2 套雙目相機視覺。整個布局如圖17 所示，滑板輸送線中間布置，單側布置1 臺座椅機器人以及NG 備用臺，左右座椅設備對稱布置，座椅輸送線設計在離地高度3 m的車身輸送線正上方。座椅通過托盤固定限位并通過輸送線運行到機器人正上方。

為實現前排座椅柔性自動化投放，在機械結構上，座椅抓手選取了2 個座椅結構變化較小的位置進行夾取，如圖18，抓手通過底部插爪氣缸壓緊座椅坐墊與靠背，再通過夾具兩側夾緊氣缸實現座椅靠背的抱肩夾緊，氣缸選型上實現多款車型兼容。

圖17 前排座椅投放工作站布局

圖18 前排座椅抓手

在視覺引導裝配方面，主要由1套工控機、1套視覺引導軟件、4套工業相機和2套條形光源組成。車身拍攝相機通過雙目視覺原理定位車身的空間坐標，引導工業機器人將座椅投放到主駕與副駕相應位置。采用在機器人抓手自帶的相機對車身A柱三角形亮條進行拍照，通過識別亮條與亮條內嵌三角板之間的差異來實現車身的定位，從而將車身偏移量發送給機器人引導其調整軌跡姿態進行投放座椅。視覺識別計算時間不超過2 s，引導精度可達±1 mm。

在PPA 方案方面，為減少異常對生產的損失，設置了異常程序對應，當視覺拍攝故障時，機器人可將座椅放置在NG 臺，或者將座椅放置在輸送線滑板車體兩側上，通過滑板流至下個工位進行人工安裝作業。

全自動座椅自動投放技術可以實現高精度裝配，有效避免外傷品質異常；設備量產后實現41 s的單臺生產節拍，設備實際開動率可達99.8%，滿足生產需求；削減雙班4人作業；PPA方案可實現設備異?？焖偾袚Q保證生產，在行業內屬于先進水平。

3.2.3 輪胎自動裝配工作站

廣汽輪胎自動裝配是在1個工位上實現4個主胎自動裝配以及1個備胎自動投放功能，如圖19所示，輪胎智能裝配流程主要包含輪胎定位視覺識別、機器人抓螺栓、機器人抓輪胎、視覺識別制動盤、輪胎裝配擰緊5 個方面。機器人在輪胎輸送線上夾持輪胎自動裝配到制動盤位置。依靠集成在夾具上的雙目相機自動檢測制動盤安裝位置，裝配精度可達±1 mm。

整個工作站核心配置5大系統，機器人系統，包含5套機器人、機器人底座和夾具；輸送系統，包含2套滾筒輸送線；視覺系統，包含4套雙目視覺和5套平面單相機；螺栓供料系統，包含4 震動盤和分度盤；擰緊系統，包含20 根ATLAS 擰緊軸（含控制器）。整個布局如圖20 所示，1 個工位內，車身輸送線中間布置，右側2 臺主胎機器人及輪胎輸送線負責對右側輪胎進行視覺識別裝配。左側為3 臺主胎/備胎機器人，負責對主胎以及備胎進行視覺識別裝配。每臺機器人配備1 臺螺栓振動盤，負責為其輸送螺栓。同時在每個主胎輸送線定點上方配置1個相機對輪胎5個螺栓孔角度進行識別。

圖19 輪胎裝配流程

為實現輪胎柔性自動化裝配，機械結構上，首先設置了輪胎來件對中夾緊機構，實現了1 個對中夾緊機構可兼容所有車型輪胎尺寸以及實現由于上件導致的輪胎定位誤差。其次為了兼容不同車型的輪胎螺栓分度圓，設置了可變距擰緊軸結構。如圖21 所示，每根擰緊軸單獨設置了1 個小氣缸模塊，當生產C 級車型時，氣缸縮回，擰緊軸實現分度圓120 mm 調整，當生產A/B 級車型時，氣缸打開，擰緊軸實現分度圓108 mm 調整。

在視覺引導裝配方面，主要由1 套工控機、1 套視覺引導軟件、8套工業相機和8套條形光源組成視覺系統，主要包含制動盤識別、輪胎識別2方面。

a.制動盤識別，每個機器人抓手自帶雙目相機，通過機器人抓手上的雙目相機對車身制動盤近距離拍攝取得x方向、y方向、z方向坐標信息后與理論標準模型坐標進行對比，機器人根據修正軌跡進行裝配擰緊。該系統可以識別車身停止位置以及制動盤偏轉位置，但是制動盤偏轉超過8°，機器人將停止動作，因為該角度會導致機器人抓手與車身干涉。

b.輪胎識別，每個輪胎輸送線輪胎定點位上方1 套相機，對夾緊后的輪胎進行拍攝取得5 個螺栓孔的角度坐標，如圖22 所示，并通過與理論標準模型進行對比后引導機器人抓手5 個擰緊軸調整角度對位抓取輪胎。

圖20 輪胎裝配工作站布局

在PPA 方案方面，考慮到輪胎裝配異常主要可能的原因有視覺拍攝異常以及擰緊NG 2方面，因此在出現異常的時候需要能夠快速的將輪胎輸出并人工補裝。本PPA預案采用雙層輪胎輸送線結構，上層為輪胎正常流入層給機器人抓取裝配，而在下層設計為設備故障時機器人將輪胎放置在NG輥筒上，通過電機帶動輥筒流出到下一個工位進行人工補裝作業，整個過程基本不影響生產線的運行。

全自動輪胎裝配站是實現同一個工位主胎與備胎同時裝配技術，實現48 s的生產節拍，是國內最快節拍的裝配站，可以實現±1mm高精度裝配；設備實際開動率為99.6%，略低于規劃要求；可削減雙班14人作業；故障智能應對方案可實現設備異?？焖偾袚Q保證生產，在行業內處于領先水平。

圖21 輪胎抓手

圖22 輪胎視覺引導測量

4 結束語

通過機械結構兼容技術、車型派生識別防錯技術、視覺檢測引導技術以及PPA 預案可以實現風擋玻璃、座椅、輪胎的柔性自動化裝配，也可以實現儀表板、前端模塊等零件總成的自動裝配以及單軸、多軸自動擰緊。而汽車總裝作為人員大戶車間，未來通過自動化裝配實現效率的提升以及運營成本的降低空間還是非常大的，同時結合機器人深度學習以及模糊判斷算法等人工智能的快速發展，總裝零件自動化裝配必將應用在更廣泛的工藝。