基于視覺讀碼的整車追溯數據采集系統設計與應用

摘要：為滿足汽車生產企業對整車關鍵零部件進行信息管理和質量追溯的要求，本研究以條形碼或二維碼標簽為追溯信息載體，應用智能讀碼相機組建視覺讀碼設備，用C++ 和.NET 編程技術設計追溯客戶端程序，并通過工業以太網與MES 服務器及數據庫互聯，組成整車零部件追溯數據采集系統。該系統用于在整車裝配環節采集重要零部件的追溯信息，校驗數據的合規性并與車輛VIN 綁定。系統運行穩定、高效，驗證了技術方案的可行性，提高了產線的生產效率。

關鍵詞：視覺讀碼；智能讀碼相機；零部件追溯；數據采集

中圖分類號：U468.2+2 文獻標識碼：A

0 引言

近年來，隨著汽車電動化、智能化的快速發展，汽車裝配的各種控制器、傳感器等關鍵或重要零部件越來越多；同時，法規及消費者對汽車產品在其全生命周期內的安全性和可靠性要求也越來越高。為適應這種變化，整車企業需在裝配過程采集這些關鍵或重要零部件（下文簡稱追溯件）的質量追溯信息，以便進行精確追溯管理。

在汽車行業質量追溯信息采集方面，唐淵等用RFID 技術對油泵裝配線零部件進行追溯數據分散采集[1] ；翟婧宇等研究了RFID 技術在由主機廠和零部件供應商組成的供應鏈質量信息追溯中的應用，分析了RFID 標簽成本對供應鏈不同企業的收益影響及采用意愿[2]。雖然RFID 技術有諸多優點，但時至今日，出于成本等因素考慮，許多汽車及零部件制造企業仍采用條形碼（包括一維條形碼和二維碼，下同）標簽作為產品追溯信息的載體，如郭其昌研究的EPS（電子轉向系統）生產企業及周利等論述的汽車零部件制造企業均采用條形碼技術實現產品追溯[3-4]。本文以某整車制造企業生產現場需求和低成本為導向，提出了以條形碼為信息載體，基于視覺讀碼技術的零部件追溯數據采集解決方案。

1 問題的提出

整車制造企業S 公司追溯數據采集流程為，零部件供應商按照主機廠的技術要求和編碼規范[5]，在制造過程打印條形碼標簽并粘貼在零部件的指定位置。標簽中記錄了該零部件的標識碼、供應商代碼、零件號、生產日期和生產批次等可追溯信息。零部件送至主機廠產線后，主機廠通過掃描條形碼標簽來采集數據，并將數據與車輛VIN 綁定，上傳追溯數據庫存儲，以供在產品全生命周期內查詢和使用。

數據采集方式有分散采集、集中采集和混合采集3 種。分散采集是指在總裝線的追溯件裝配工位掃描單個條形碼采集數據。此方式需要在每個追溯件裝配工位部署掃描設備，掃描點數量與追溯件數量成正比。如車輛新增追溯件，則須新建掃描點；而追溯件裝配工位位置如果變更，掃描點也必須隨之變更。

集中采集是指在裝配工位收集各追溯件的條形碼并粘貼在隨車檢測卡上，待車輛完成全部追溯件裝配并流轉到產線末端時，在末端工位掃描檢測卡上的條形碼采集數據。此方式每條產線只有1 個掃描點，且新增追溯件或裝配工位變更，無需新建或變更掃描點?；旌喜杉瘎t是分散采集與集中采集共同存在、兼而有之，掃描點數量介于兩者之間。這3 種采集方式的特點歸納如表1 所示。

集中采集方式具有設備投資低、運維成本低以及生產柔性高等優點，S 公司即采用此方式。傳統的集中采集中，操作人員手持掃描槍逐個掃描檢測卡上的條形碼采集數據（圖1）。隨著汽車電動化和智能化程度的不斷提高，整車裝配的追溯件越來越多，采集數據的作業時間也隨之越來越長（圖2），掃描工位逐步成為瓶頸，難以滿足生產節拍的要求。如何改進追溯數據采集方式、提升效率，成為企業急需解決的問題。

2 改進方案

2.1 技術分析

李茂波等設計了基于機器視覺的卷煙條形碼讀取系統，用工業相機拍攝條形碼圖像，配置專用計算機進行圖像處理和條形碼識別，一定程度提高了數據采集效率[6]。涂海寧等先用掃描儀獲取條形碼收集單圖像，再應用計算機圖像處理技術與識別算法進行條形碼集中批量識別，顯著提高了數據采集效率[7]。這2 種技術方案的共同特點是，圖像獲?。ㄅ臄z或掃描）與圖像處理（譯碼）分離，除工業相機或掃描儀外，需要另外配置專用計算機和設計圖像處理程序，軟件開發成本相對較高。

近年來，隨著工業讀碼器在集成化和智能化方面的技術進步，市場上已經有成熟的智能讀碼相機產品。其優勢是內置圖像處理和譯碼算法程序，無需配置計算機便可同時讀取多達數十個條形碼，具有投資成本低、安裝調試簡單以及讀碼效率高等優點。經調研分析，應用以智能讀碼相機為核心的視覺讀碼技術能夠解決S 公司面臨的數據采集瓶頸問題。

2.2 方案設計

新的追溯數據采集系統將采用內部集成圖像處理和譯碼程序的智能讀碼相機、工業鏡頭以及專用讀碼光源組建視覺讀碼設備，按業務需求設計追溯數據采集客戶端程序。視覺讀碼設備和追溯客戶端程序通過工業以太網與MES 服務器和追溯數據庫互聯，構建成追溯數據采集系統（圖3）。

在追溯數據采集時，采用電平信號觸發讀碼設備即可在數秒內批量讀取檢測卡上的所有條形碼數據，并通過TCP/IP 協議傳輸給追溯客戶端。追溯客戶端與MES 服務器進行交互，按設定的規則校驗數據的完整性、正確性和唯一性。校驗通過則將數據與車輛VIN 綁定并上傳追溯數據庫存儲；校驗不通過則彈窗顯示錯誤提示信息（圖4）。考慮到系統的兼容性，系統無縫集成視覺讀碼和手工掃描2 種模式，一旦讀碼設備出現故障不能正常運行時，能快速切換到手工掃描模式，以避免生產停線。

2.3 硬件選型

2.3.1 讀碼相機選型

讀碼相機選型時，需根據被測物尺寸確定視野，再根據視野和檢測精度要求計算相機分辨率。被測物檢測卡尺寸為A3（297.00 mm×420.00 mm），相機視野的尺寸超過被測物尺寸約10% 為宜（取330.00 mm×460.00 mm）。根據企業標準計算，條形碼最小單元尺寸為0.12 mm（即檢測精度為0.12 mm），則計算讀碼相機的分辨率如下。

相機最小分辨率=（330.00÷0.12）×（460.00÷0.12）/ 10 0001 ≈054 萬像素

理論上可選用分辨率大于1054 萬像素的讀碼相機。用某款1 200 萬像素相機測試，在條形碼打印質量稍差、有磨損或污漬的情況下，會出現不能一次識別檢測卡上所有條形碼的現象。為提高系統的穩定性和識別成功率，應該選用更高分辨率的相機，故最終選用?？低暤? 000 萬像素智能讀碼相機。

2.3.2 鏡頭選型

選擇鏡頭時，先根據使用場景確定工作距離，再根據視野、工作距離和相機靶面尺寸計算鏡頭的焦距。鏡頭成像原理如圖5 所示。鏡頭焦距f 計算公式如下。

f = WD ×Sensor（H S or VS ）/ FOV（H F or V F）

式中：WD 為鏡頭至檢測卡的工作距離；HS 為靶面（ImageSensor）橫邊尺寸；VS 為靶面（Image Sensor）豎邊尺寸；H F 為視野（FOV）橫邊尺寸；V F 為視野（FOV）豎邊尺寸。

已知WD =450.00 mm，HF =460.00 mm，VF =330.00 mm，HS =12.80 mm，VS =9.60 mm，則：

用橫邊H 計算：f =WD ×H S /H F=450×12.80/460.00=12.50 mm

用豎邊V 計算：f =WD ×V S /V F=450×9.60/330.00=13.10 mm

根據以上結果選擇市場上最接近理論焦距的鏡頭。本研究選則了12.00 mm 焦距的鏡頭（圖6）。

2.3.3 光源選型

被測條形碼分布在A3 紙張平面內，為保證讀碼效果，光源必須能將整個A3 幅面均勻照亮，且不能形成聚焦反光點。經過測試，本研究選用讀碼專用最大功率為130 W、色溫6 500 K 以及亮度可調的大面積漫射LED 光源產品。

3 方案實施及驗證

3.1 硬件安裝調試

根據設計方案，追溯數據采集系統采用內置譯碼算法的?？礗D5200 智能讀碼相機，支持TCP/IP 和ModBus 等多種通訊協議，2 000 萬像素，靶面尺寸為1.0 英寸。配套海康KF1228 鏡頭，焦距12.00 mm，相面尺寸為1.1 英寸。選用讀碼專用MVLB-270-140 LED 光源，亮度3 級可調，照射角度可調。相機、鏡頭和光源集成安裝在定制機柜內（圖7）。因條形碼表面光滑容易反光，根據鏡面成像原理，光源的安裝位置和照射角度如圖8 所示，可避免光源成像與條形碼區重疊而降低讀碼成功率。

設備安裝好后，用檢測卡實物反復進行參數調試，直至達到所有條形碼都能同時被識別的效果（圖9）。將此時的相機、鏡頭及光源的參數保存為用戶配置。經測試，1 個光源的照度已滿足讀碼照明要求，比設計方案少用1 個，可降低成本。

3.2 軟件開發及測試

追溯數據采集客戶端程序采用C++ 語言及.NET 技術開發，并采用TCP/IP 協議與相機通信和傳輸數據?？蛻舳私缑婵蓪崟r顯示相機連接狀態，集成VIN 碼和追溯件條形碼輸入框（手工掃描模式時使用）。錄入VIN 碼后可顯示此VIN 車輛綁定的發動機或驅動電機號，及其所關聯的追溯件數量、已掃描數和剩余數等信息。

點擊“設置”鍵可設置相機的IP 地址、通信端口。下部左側顯示已掃描的追溯件名稱、識別碼和條形碼數據值，右側是該VIN車輛關聯的追溯件識別碼列表，可通過不同顏色展示數據采集狀態。右下角顯示讀碼相機傳輸日志，點擊可查看詳細數據和錯誤提示信息。系統根據條形碼編碼規范及MES 系統中車輛配置確定數據校驗邏輯（圖10），不合格會彈窗報錯并顯示錯誤提示信息。

3.3 系統功能驗證

在實際使用場景用視覺讀碼模式作業，系統運行正常，能在3 s 內成功識別檢測卡上的所有條形碼，一次識別成功率達到99% 以上，作業效率提升60% 以上，且車輛的追溯件越多，則效率提升越高。切換手工掃描模式作業，系統運行正常，模式切換無需任何多余操作，實現無感切換。此外，在系統功能驗證中，還通過模擬各種錯誤和違規操作，驗證系統的數據校驗及防錯功能，結果如下。

（1）數據完整性校驗。故意漏掃1 個或多個條形碼，系統會顯示剩余條形碼不為0，并彈窗提示“追溯件還沒全部追溯完成”，證明防錯功能有效（圖11）。

（2）數據正確性校驗。法規要求車輛與驅動電機一一匹配，掃描A 車VIN 與B 車的電機條形碼，系統彈窗報錯；故意掃描錯誤的追溯件條形碼，系統彈窗報錯（圖12）。由此證明防錯功能有效。

（3）數據唯一性校驗。掃描重復打印的條形碼，系統彈窗報錯，證明防錯功能有效（圖13）。

4 結束語

本文針對S 公司整車裝配過程的追溯件條形碼數據采集展開研究，通過對RFID 和圖像模式識別技術進行對比分析，采用更適合S 公司的視覺讀碼技術構建追溯數據采集系統。該系統應用于整車裝配線，一次觸發即可在3 s 內完成數十個條形碼數據的采集，相比人工逐個掃描，效率大幅度提高。該系統與企業MES系統通訊，具備數據校驗及防錯功能，保證了所采集數據的完整性、正確性和唯一性，確保整車關鍵及重要零部件追溯信息的合規性。

【參考文獻】

[1] 唐淵， 胡瑩， 汪雷. 油泵裝配線零部件追溯中數據采集的改進與實現[J].組合機床與自動化加工技術，2020（05）：103-105+108.

[2] 翟婧宇， 王東. 基于RFID 技術的汽車零部件供應鏈質量信息追溯研究[J]. 預測，2013，32（06）：61-65.

[3] 郭其昌. 汽車零部件質量追溯管理系統[J]. 科技創新與應用，2019（05）：191-194.

[4] 周利， 馮元俊. 汽車零部件的質量追溯過程實現[J]. 裝備制造技術，2019（09）：213-216.

[5] 許永勝. 汽車零部件精確追溯條形碼唯一性的控制研究[J]. 裝備制造技術，2014（09）：125-127.

[6] 李茂波， 馮科佳， 劉鵬. 基于機器視覺的卷煙條形碼讀取系統[J]. 設備管理與維修，2016（09）：11-14.

[7] 涂海寧， 魏俊文， 劉建勝， 等. 條碼圖像模式識別的追溯系統設計與實現[J]. 機械設計與制造，2021（07）：241-245.

作者簡介：

彭建國，本科，工程師，研究方向為整車檢測工藝與設備。

劉濤，本科，工程師，研究方向為汽車制造信息化、數字化。

韋相濤，本科，工程師，研究方向為計量設備及計量管理。