使用CNN-SVR的汽車組合儀表組裝質量預測方法

何 彥 肖 圳 李育鋒 吳鵬程 劉德高 杜 江

1. 重慶大學機械傳動國家重點實驗室，重慶，4000302.重慶矢崎儀表有限公司，重慶，401123

0 引言

汽車組合儀表直觀反映車輛實時運行情況，是提供駕駛參考、保障行車安全的重要工具，其生產過程主要分為印制電路板(printed circuit board，PCB)表面貼裝、元器件組裝兩個環節。組裝過程包括顯示器安裝、指針壓入等多道與指示部件直接相關的工序，共同決定著儀表產品的組裝質量[1]，組裝過程成為汽車組合儀表產品質量控制的關鍵。

為切實保障汽車組合儀表的組裝質量，需在質檢環節中設置眾多檢查項。汽車組合儀表生產是典型的多品種、小批量生產，沿用上述方法會增加產品時間成本，導致員工技能要求變高、設備巡檢難度增大等生產管理問題，因此研究不同生產數據對儀表產品質量的影響并盡早預測組裝質量[2]，對于提高儀表廠商生產效率具有重要意義。

汽車組合儀表生產過程中，各類傳感器及檢測設備采集并存儲了大量生產過程基礎數據，通過建立準確有效的預測模型，可以用來衡量產品組裝質量[3]。傳統的統計回歸建模預測方法通常依靠人工經驗選擇過程參數及數據特征。KIRCHEN等[4]提出一種增量回歸質量預測方法對軋制金屬板材的厚度進行分析。劉銀華等[5]通過提取多元檢測數據主向量并構建偏最小二乘回歸(PLSR)模型，實現了車身產品多工位裝配偏差預測與質量控制。

隨著儀表生產過程自動化程度的提高，各工序間的聯系越發緊密，影響產品質量的過程因素作用機理復雜。傳統依靠人工經驗的統計建模方法受領域知識限制、特征選擇標準不一等影響，難以得到精確的預測模型。利用神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機等機器學習方法能夠處理高維、復雜的數據，更易獲得適用的質量預測模型[6]。GONZALEZ-VAL等[7]使用卷積神經網絡(CNN)提取鋼材的激光焊接紅外圖像特征，用于預測焊接過程的缺陷位置。ZHU等[8]結合時頻表示和多尺度卷積神經網絡(MS-CNN)提出一種新的特征學習方法，用于預測軸承服役過程的剩余使用壽命。SUN等[9]基于粒子群優化的反向傳播神經網絡(PSO-BPNN)對航空發動機多級轉子裝配的同軸度和垂直度做出預測。WAN等[10]采用多元線性回歸分析(MLR)和反向傳播神經網絡(BPNN)提取特征對動態電阻進行測量，提高了鈦合金點焊質量估算的準確性。楊洲等[11]構建了貝葉斯網絡(BN)簡化推理模型，對機載自動駕駛儀進行故障預測與健康評估。ZHENG等[12]利用先驗概率分布構建貝葉斯網絡對質量的影響因素，提出基于MapReduce并行計算模型的貝葉斯網絡與大數據分析集成方法，對船體分段制造過程進行質量分析與控制。朱大業等[13]應用基于支持向量機(SVM)的蒙特卡羅法，對復雜非線性系統的不確定度評定結果做出預測，保證了車輛座椅的質量可靠性。葉永偉等[14]提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)的溫度誤差預測方法，對溫度儀表的測量值進行補償。SONG等[15]提出功率參數調節的支持向量回歸(SVR)模型，實現了激光增材制造過程穩定準確的產品成分預測。

由于儀表組裝過程各工序相互影響，因此生產過程數據呈現出非線性、相關性的特點，不滿足貝葉斯網絡建模的特征獨立性要求。同時，建模過程還需先驗經驗來確定特征概率分布，但實際生產中的特征分布參數總是不斷變化的，固定分布參數不能全面反映儀表生產情況，導致建立的質量預測模型存在系統誤差。

基于神經網絡的預測方法針對經驗風險進行優化，無法避免收斂于局部最小值的問題[14]。基于支持向量機的預測方法可減小結構風險[16]，引入正則項可以有效解決過擬合問題，但需要借助二次規劃來劃分分隔超平面，在規模較大的儀表生產過程數據上構建預測模型，其計算復雜度會顯著增加，還將耗費大量運算時間，這在實際生產中不夠經濟有效。

在儀表產品組裝質量預測過程中，如何對大量生產過程數據進行特征提取直接影響模型的預測性能。而在眾多工業領域中，各種高效的特征提取方法已有廣泛的應用。李兵等[17]結合時域特征提取和集合經驗模態分解法，對電機軸承運行數據進行特征向量的構造。SUI等[18]采用信息熵與Gram-Schmidt正交變換相結合的方法選擇有效的熱軋工藝參數，構建特征子集并將其作為預測模型的輸入。張妍等[19]基于Relief算法篩選航空發動機的退化特征，利用主成分分析對特征進行提取來預測剩余使用壽命。ZHU等[20]對軸承運行數據進行短時傅里葉變換，并在CNN中設置兩個卷積層獲取深層次特征，提高了模型的泛化能力。基于神經網絡的特征提取方法無需先驗知識便可從數據中獲取特征，避免了人為設計特征不夠全面、不夠可靠的弊端，有助于發揮儀表產品生產過程數據的優勢[21]。

針對上述問題，本文提出一種基于卷積神經網絡(convolutional neural network，CNN)和支持向量回歸(support vector regression，SVR)的汽車組合儀表組裝質量預測方法。搭建卷積神經網絡對原始生產過程數據進行自適應特征提取，通過抽象表示特征替代人工設計的特征，在保留原有數據信息基礎上降低了計算復雜度，避免傳統數據驅動方法對特征提取和特征選擇的依賴。并將提取的特征作為支持向量回歸模型的輸入，利用網格搜索(grid search)算法優化模型參數，對指針偏轉角度做出準確預測，以反映汽車組合儀表組裝質量。最后在汽車組合儀表生產線上對預測方法的有效性與泛化性進行了驗證。

1 儀表組裝工藝分析及質量預測流程

1.1 儀表組裝工藝分析

指針式儀表是最常用的汽車組合儀表[22]，典型指針式儀表的組裝過程如圖1所示。

圖1 指針式汽車組合儀表組裝工藝流程

組裝完成后需對儀表產品進行機能檢查及外觀檢查。機能檢查主要包括表盤0位置示值補正、靜態待機電流檢測、指針動作檢查等，具體儀表產品機能檢查項目及耗時情況如表1所示，可以看出，對車速表、轉速表進行指針動作檢查的耗時共60 s，在合計耗時中的占比高達35.1%，對生產效率的影響顯著。因此亟需智能化方法對指針動作檢查結果做出準確預測，提前掌握指針在各速度/轉速段的偏轉角度，以改善機能檢查流程。

表1 典型儀表產品機能檢查流程及耗時

1.2 汽車組合儀表組裝質量預測流程

基于卷積神經網絡和支持向量回歸(CNN-SVR)的汽車組合儀表組裝質量預測方法流程如圖2所示。

通過現有的指針壓入設備、關鍵工序檢測系統、視覺檢測系統等獲取儀表生產過程數據。通過CNN分別對模型訓練數據和測試數據進行自適應特征提取，形成訓練集和測試集。訓練集用于訓練得出SVR預測模型。在測試集上對儀表指針動作檢查結果做出預測：若預測結果在工藝許可范圍內，則在機能檢查中略過指針動作檢查環節；若預測結果異常，則產品需進行指針動作檢查，待實際測試合格后進行外觀檢查。

2 基于CNN-SVR的組裝質量預測模型

針對汽車組合儀表的質量預測模型結構如圖3所示，主要分為CNN特征提取和SVR預測兩部分。CNN需設置多個層次來實現特征提取，包括卷積層(convolution layer)、池化層(polling layer)以及在特征輸出節點間設置的全連接層(fully connected layer)；提取后的特征則作為SVR的輸入向量，得到指針偏轉角度預測值(用于表征儀表組裝質量)。

圖3 CNN-SVR預測模型結構

2.1 卷積神經網絡

2.1.1卷積層

CNN的卷積層通過卷積核對輸入數據進行卷積操作，利用非線性激活函數構建輸出特征向量，該過程可以用以下數學模型描述：

(1)

在每個卷積層之后引入激活函數，用于提高卷積操作后模型的表達能力，常用的激活函數有sigmoid函數、tanh函數、修正線性單元(rectified linear unit，ReLU)等。本文選擇形式簡單、計算速度更快的ReLU作為卷積層的激活函數，其表達式如下：

ReLU(t)=max(t,0)

(2)

式中，t為卷積操作后的特征矩陣中的神經元值。

為使卷積后的特征尺寸與輸入特征保持一致，卷積前對輸入特征進行零填充(zero-padding)。如圖4所示，將卷積核與輸入特征中相同尺寸區域的神經元進行卷積，按設定的步長(stride)進行滑動，重復以上卷積過程直至完成對整個輸入的掃描。

圖4 卷積過程

2.1.2池化層

池化層在卷積層之后，通過向下采樣壓縮特征矩陣，可不影響特征的質量[23]，并降低特征維度。主要的池化方法有最大池化、隨機池化、均值池化等，本文采用最常用的最大池化。如圖5所示，通過2×2的窗口，按照步長依次給出相鄰矩形區域內的最大值。

圖5 最大池化方法

2.1.3全連接層

經卷積層和池化層處理后輸出的特征向量被傳遞至全連接層，由多個全連接層對其進行整理分類。為了提高CNN性能，同樣選擇ReLU作為全連接層的激活函數。為避免輸入特征數目過大帶來潛在的過擬合問題，引入Dropout策略，隨機隱藏神經網絡中的部分連接。

本文將儀表產品生產過程數據作為輸入數據。卷積層中，卷積核按照設定的步長在輸入矩陣上進行滑動，通過卷積計算得到輸出矩陣；池化層對該矩陣中不同區域的特征進行選擇，以獲取更加集中有效的特征信息。通過交替的卷積-池化操作，儀表產品生產過程數據中的隱含特征被提取，最后將提取好的特征傳輸到全連接層，實現特征向量的輸出。

2.2 支持向量回歸

使用支持向量回歸(SVR)算法對汽車組合儀表進行質量預測可視作求解以下優化問題：

(3)

其中，xi∈Rn為輸入的特征向量；ωTφ(xi)+d為分隔超平面，φ(xi)將樣本特征映射到一個更高維的特征空間中，ω∈Rn為分隔超平面權重矢量，d為偏差量；yi為目標值，代表儀表產品機能檢查指針偏轉角度；ε為不敏感損失值 ，當且僅當預測與目標值差值的絕對值大于ε時才計算損失；ξi為松弛變量；C為懲罰因子，表示對離群值的重視程度大小，較大的C使模型對樣本的擬合性更佳，模型更為復雜。

輸入空間內存在部分線性不可分數據，為準確劃分分隔超平面，引入核函數K(xi,xj)將輸入數據映射到更高維空間，使樣本數據在映射后的特征空間內線性可分，從而解決非線性回歸問題。本文選擇性能優異的徑向基函數(radial basis function，RBF)作為核函數[24]，其表達式如下:

(4)

式中，σ為核函數寬度。

最終得到回歸預測模型為

(5)

3 汽車組合儀表組裝質量預測案例分析

3.1 數據描述

本文以重慶矢崎儀表有限公司生產的15B1型汽車組合儀表為研究對象，對提出的組裝質量預測方法進行驗證，該產品主要由車速表、轉速表構成，其外觀如圖6所示。

圖6 15B1型汽車組合儀表

研究數據源于產品組裝車間質量檢測系統，主要數據獲取設備如圖7所示。通過指針壓入設備內置的力傳感器、距離傳感器分別對組裝過程中的車速表(A點)和轉速表(D點)的指針壓入力F、壓入高度H進行采集；使用示值補正設備獲取指針0位置示值補正θC的數據；通過視覺檢測系統對不同車速/轉速下的指針偏轉角度θ進行檢測。已獲取的生產過程數據如表2所示，并將車速為ikm/h下的指針偏轉角度記作θAi，轉速為jr/min下的指針偏轉角度記作θDj。

(a)示值補正設備 (b)指針壓入設備 (c)視覺檢測系統

表2 已獲取的生產過程數據

3.2 數據集的構建

不同車速/轉速下，汽車組合儀表指針偏轉的角度直接影響用戶讀取數值的準確性，決定了產品的組裝質量，因此將不同車速/轉速下的指針偏轉角度作為預測模型的輸出。

將儀表組裝過程中各表盤指針的壓入力和高度、0位置示值的補正值等生產數據作為預測模型的輸入。不同組裝生產工序中獲取的數據量級不盡相同，量級較大的數據會在模型訓練過程中占據主導地位，使得偏轉角度預測結果對該量級數據的變化非常敏感，為提高模型的預測精度和收斂速度，須對原始數據進行歸一化處理。本文采用min-max標準化方法對原始數據進行歸一化處理，處理過程如下：

(6)

其中，x為經過歸一化處理后的數據，x0為對應的原始數據，x0min、x0max分別為原始數據的最小值和最大值，將x作為各預測模型的輸入；[Rdown，Rup]為歸一化后的數據區間，本文將其設置為[0.1，0.9]，避免有些機器學習算法在零點處無導數的問題[25]。

3.3 預測模型結構與參數

將2019年3月1日～22日的1400組15B1型儀表產品生產過程數據中的800組數據作為訓練集用于模型訓練，并將其余600組數據分為3個測試集，以測試平均值來評估模型的預測性能，降低預測結果的不確定性。

為了驗證基于CNN-SVR的汽車組合儀表組裝質量預測模型的有效性與泛化性，在測試集上使用CNN和SVR算法對儀表指針機能檢查結果做出預測，同時與典型回歸算法中的線性回歸(linear regression，LR)、嶺回歸(ridge，RG)、隨機森林(random forest，RF)算法的預測結果進行對比。

本文使用的預測模型均基于Python語言實現：使用Keras深度學習框架搭建CNN-SVR和CNN模型，使用scikit-learn庫搭建其他對比預測模型。如2.1節所述，將CNN-SVR模型設置2個卷積-池化層：卷積核個數分別為32和64，大小為3×3，卷積步長為1×1，激活函數為ReLU；池化層選用最大池化方法，大小為2×2，步長為2×2；最后將全連接層的輸出結果作為支持向量回歸(SVR)的輸入，對指針偏轉角度進行預測。根據2.2節，選擇SVR的核函數為徑向基函數，懲罰函數C和核函數參數σ通過網格搜索(grid search)進行優化[26]。模型訓練使用k折交叉驗證方法進行參數尋優，本文取k=5。最終得到的CNN-SVR模型詳細參數與結構如表3所示。

表3 CNN-SVR模型結構與參數

為了與CNN-SVR模型的預測效果進行對比，CNN預測模型的結構參數與其大體保持一致，只是在全連接層之后接入Dropout層，設置丟棄率為0.25；再接入回歸層進行預測，激活函數選擇linear。

SVR模型的核函數同樣選擇徑向基函數，懲罰函數C和核函數參數σ通過網格搜索進行優化。

線性回歸模型通過最小二乘法對數據進行擬合，由于沒有使用中心化的數據，擬合后的模型不經過原點，因此設置模型截距為True，同時在構建數據集時已做歸一化處理，此處設置歸一化為False。

嶺回歸的正則化系數為2，模型截距為True，使用隨機平均梯度下降法(sag)進行迭代。

隨機森林學習最大迭代次數為100，特征的評價標準為均方差mse。各模型參數設置如表4所示。

表4 其他預測模型參數設置

3.4 預測結果對比分析

為了準確評價上述模型的預測性能，引入平均絕對誤差EMA、均方根誤差ERMS、決定系數R2作為模型預測性能的評價指標：

(7)

(8)

(9)

EMA和ERMS直觀反映預測值與實際值的偏差，其值越小，模型的預測性能越好；R2用于描述回歸模型對因變量隨輸入變量變化的解釋程度，取值范圍為(0，1)，數值越接近1，回歸模型的可解釋性越強，擬合效果越好。

以車速表(車速=40 km/h)功能檢查結果為例，對比各模型在測試集上的預測性能。為更直觀地對比各模型的預測表現，將預測結果按照車速實際偏轉角度排序后繪圖，實際偏轉角度與測試數據組數并無任何關聯。各模型在測試集1上的預測結果如圖8所示，取均值后的性能評價指標如表5所示，其中，相對變化量[27]Δe=(emin-ek)/ek表示最小預測誤差emin相對誤差ek的改變程度，可以看出，CNN-SVR模型的EMA和ERMS均最小而R2最大，說明提出的CNN-SVR模型預測性能最優，模型的有效性得到驗證。

(a)CNN-SVR (b)CNN (c)SVR

表5 各模型預測性能評價(車速為40 km/h)

為了進一步驗證提出模型的泛化性，以轉速表(轉速為8000 r/min)功能檢查結果為例，對比各模型的預測性能，在測試集1上的預測結果如圖9所示，整體性能評價指標如表6所示。

表6 各模型預測性能評價(轉速為8000 r/min)

(a)CNN-SVR (b)CNN (c)SVR

對比分析以上案例可得：

(1)在預測有效性方面，各模型預測的誤差較小，其中CNN-SVR模型的EMA和ERMS均為最小。在車速40 km/h的功能檢查情況下，CNN-SVR模型的EMA和ERMS相比于其他模型至少減小了8%；轉速8000 r/min下進行功能檢查時，CNN-SVR模型的EMA至少減小了16%，EMSE至少減小了13%，因此CNN-SVR模型是更為準確有效的預測模型。

(2)在模型泛化性方面，CNN-SVR模型在不同案例中的決定系數R2分別為0.949、0.962，模型的可解釋性強，擬合效果好。

(3)整體看來，各模型在對偏離平均值較大的指針偏轉角度進行預測時的誤差相對較大，這可能是組裝過程數據的非線性所致；CNN-SVR模型的預測誤差在各階段波動較小即ERMS較小，這得益于CNN在自適應特征提取過程中保留了原始組裝過程數據基礎信息。

(4)車速表指針偏轉角度預測案例中，與轉速表案例相比，CNN-SVR模型的EMA和ERMS均減小，預測誤差進一步減小，這是因為車速為40 km/h時，指針實際偏轉角度波動范圍較小(約26°～33)。因此在后續的工作中，還需要針對偏轉角度波動范圍較大的數據預測結果進行優化。

案例結果表明：本文提出的CNN-SVR模型實現了汽車組合儀表各表盤指針偏轉角度的回歸預測，其預測的有效性及泛化性比其他預測模型更佳。

3.5 應用效果

當前，企業采用視覺檢測系統對每次角度檢測的耗時約為5 s，完成整個表盤各速度段/轉速段的指針動作檢查耗時約為60 s，導致指針動作檢查效率低下。CNN-SVR模型對表盤每個速度段/轉速段做出預測的耗時為0.7 s，為儀表產品質量進行實時準確的把控提供了有效參考。

針對汽車組合儀表智能工廠建設中亟需的智能決策技術，結合提出的CNN-SVR模型在組裝生產中的具體操作如下：

(1)將待檢儀表產品分為若干小的檢測批次，并對各個檢測批次產品進行表盤指針偏轉角度預測，之后分別進入多個表盤指針動作檢查線。

(2)以理論偏轉值為中心，將指針偏轉角度的合格區間縮短為原有檢測標準的90%，預測結果超出該區間時，將該件儀表產品標記為預測不合格。

(3)當預測的不合格產品在檢測批次中的占比超過允許值時，仍利用視覺檢測系統對該批次產品進行全部偏轉角度的檢測；預測不合格產品占比在允許值范圍內時，將該批次產品的指針動作檢查簡化，僅對表盤指針進行3個待檢段的檢查，通過多個批次產品在不同待檢段的檢測來覆蓋所有待檢段。

通過上述操作，在滿足儀表產品檢測要求的基礎上，減少儀表產品表盤指針動作檢查的次數，縮短了儀表產品表盤指針動作檢查的時間，提高了機能檢查效率。

4 結論

本文提出了一種基于CNN-SVR的汽車組合儀表組裝質量預測方法，將儀表組裝過程關鍵工序數據作為模型輸入，通過CNN進行自適應特征提取，再將其作為SVR的輸入對儀表產品各表盤的指針偏轉角度做出準確預測，以直觀反映汽車組合儀表組裝質量。

為驗證構建的CNN-SVR質量預測模型的有效性及泛化性，在不同表盤的不同車速/轉速情況下，將所提模型與其他常用預測模型的預測性能進行對比，結果表明CNN-SVR模型的擬合效果更好，且具有更小的預測誤差，能準確有效地對汽車組合儀表的組裝質量做出預測。

盡管提出的方法不能完全取代汽車組合儀表產品最終檢測工序，但仍能結合生產過程數據實現對工藝參數與產品質量的關聯分析，在提高生產效率的同時降低了質檢數據出錯的可能性。