轨道车辆漆膜自动检测技术研究

轨道车辆漆膜自动检测技术研究

史瑞磊，孟庆之，薛冰，刘怡洋，贾琦

中机科（北京）车辆检测工程研究院有限公司，北京， 102100

摘要：针对轨道车辆漆膜检测存在的可靠性差、效率低等问题，提出了漆膜自动检测思路。在把握漆膜检测需求的基础上，设计了漆膜自动检测系统，并通过应用系统建立了轨道车辆漆膜自动检测工艺流程，从应用效果来看能够达到各项指标测试要求，获得检测精度高、效率高等优势，能够为技术推广应用提供保障。

关键词：轨道车辆；漆膜检测；自动检测系统

引言：在轨道列车生产过程中，漆膜检测为涂装工艺的关键环节，可以确保车身漆膜质量合格，使车身保持美观性的同时，避免车身受外界环境影响而发生腐蚀。但就目前来看，轨道车辆漆膜检测依然需要采用人工方式，容易受人为因素影响，出现漆膜质量不佳的问题，同时导致车辆生产效率下降，因此应加强漆膜自动检测技术研究，为提高轨道车辆制造水平提供支持。

1轨道车辆漆膜自动检测需求

在轨道车辆生产过程中，伴随着自动化产线的建设，已经能够利用机器人喷涂方式代替传统手工喷枪喷涂作业，有效提高车身加工效率。但受异物附着、表面张力差异等多种因素的影响，漆膜可能出现表面凸起、缩孔、色差等各种缺陷。按照现有工艺流程，需要由人员进行检查，发现缺陷后按照质量标准判定和标记，布置面漆检查线^[1]。而轨道列车车身面积和范围较大，需要配备较多人员从不同角度进行检查，并配置相应光源，造成漆膜检测时间较长，效率较低，同时可能出现漏检问题。为改善这些问题，需要设计漆膜自动检测系统，引入计算机视觉等先进技术完成漆膜缺陷检测，有效提高列车涂装生产效率的同时，保证车身外观质量合格，全面推动轨道车辆生产工艺的自动化、科学化发展。

2轨道车辆漆膜自动检测技术

2.1漆膜自动检测系统设计

在漆膜自动检测系统设计上，采用模块化设计思路，可以将系统划分为检测模块、挂载模块、驱动模块等多个部分，通过协调配合共同完成车身漆膜检测工作。其中，检测模块为系统核心部分，由CCD相机、图像处理系统、照明系统等多个部分构成，能够实现表面缺陷的视觉检测。在模块工作过程中，相机能够在特定光源下采集检测区图片，由图像处理系统采用系列算法进行处理后，可以对漆膜缺陷的2D或3D特征进行捕捉，通过与数据库信息比对完成缺陷尺寸、类型分析，输出判定的缺陷数量和位置等数据^[2]。实际轨道车辆的车身拥有较多曲面，且检测区域范围较大，为实现车身全部区域的覆盖，需要增加相机和照明设备数量，确保可以从不同角度进行车身图片采集。而采用机器视觉方法仅能对凹凸等缺陷进行检测，为确保漆膜能够达到表面亮度、平整度等要求，需要对色差仪、光泽度仪等检测设备进行集成，统一将采集的数据输入到处理系统中，完成数据的自动分析、处理和输出。通过选用多角度检测设备，能够确保检测仪器对同一检测区域的多个点进行测量，做到准确判断漆膜是否存在色差等缺陷。而利用挂载模块固定在两侧涂装机器人手臂上，可以在驱动模块的驱动下增加行走轨道，确保可以拍摄到车身任何区域。其中，挂载模块能够对不同检测区域进行精确定位，即根据车辆长、宽、高等确定车顶、侧墙等各结构位置。驱动模块包含X、Y轴，能够使检测设备在车体长、高方向移动，并实现上标定位。利用计算机视觉代替人眼进行检测，并通过人工智能算法代替人的大脑进行分析和判断，能够实现漆膜检测过程的自动化，全面提升漆膜检测效率，避免因人为差错导致车身留有外观缺陷。在系统应用过程中，根据不同车型小幅度调整相机角度，即可对不同型号的轨道列车进行检测，达到实现车辆混线检测的目标，增强系统适用性。

2.2漆膜自动检测技术应用

应用漆膜自动检测系统工作，针对轨道车辆的车顶、侧墙等不同位置实施检测，首先应明确技术应用流程。具体来讲，就是先使车辆进入到待检测漆膜的位置，由系统自动对车辆位置和型号进行定位。根据定位数据，系统将调取漆膜检测程序，使各种检测设备和照明设备开始工作，将采集到的数据上传至处理单元，经过分析和判断输出检测结果。在系统工作期间，驱动模块将驱动机械人带动挂载模块运动，确保能够对不同区域进行检测。在机构运行过程中，沿着水平方向移动速度能够达到20m/min，而沿着垂直方向能够达到4m/min，达到对车身进行全覆盖检测的目标。为保证系统的运行安全，需要开发急停功能，通过自检测及时发现碰撞、内部过热、伺服异常等故障，并通过自诊断发出报警和急停指令，有效保护设备和周围人员的安全，避免安全事故发生^[3]。在启动急停程序后，系统的全部设备将停止动作。从系统软件工作流程来看，主要需要完成不同漆膜缺陷的判定。如根据机器视觉装备采集的图片信息，能够对漆膜厚度进行分析，判断是否存在凸起、颗粒等各种缺陷。如针对颗粒缺陷，可以根据车型从数据库中调取质量标准，确认缺陷直径等参数是否超出要求，未超出说明合格，超出了将提示为外观缺陷，输出相关信息，提醒人员采取打磨抛光等方式修饰处理。针对光泽度等检测数据，将在检测区内选择3~5个测量点数据进行分析，将平均值与标准值比较，未超出要求说明合格。在色差判断方面，使用多角度色差仪能够对各部位重复测量3次，取平均值与标准值比较，从而完成缺陷判定。

2.3漆膜自动检测效果分析

为确定系统的应用效果，需要在轨道车辆的生产线工况条件下开展模拟测试，确认系统能否有效完成各种漆膜缺陷的检测。在实践操作中，可以在车间搭设试验模型，对系统的各项检测指标进行测试。从系统工作情况来看，能够利用4台检测设备和智能化数据处理系统进行各种检测数据的采集、分析和处理，并完成不同检测区数据的集中输出和展示。在输出的结果图中，能够显示现场实时检测结果，并标注用于参考的标准值，确保人员能够直观获取缺陷信息。针对不同的缺陷，标注不同颜色，能够方便人员区分。在显示缺陷位置的同时，系统也将显示当前作业位置，在移动后实时更新位置信息，为现场人员开展管理工作提供依据。从漆膜缺陷识别精度来看，针对凸起、颗粒物等缺陷，能够达到0.3mm检测精度，识别各种微小缺陷。在色差、光泽度等缺陷识别方面，也均能达到质量标准要求。从总体来看，各种缺陷的检出率平均能够达到98%左右，可以有效保证漆膜质量，可以保持较强的稳定性。从检测效率来看，针对单个检测位置系统检测耗时不超1s，能够节省4~6个人的工作量，达到产线的最大产能要求。利用系统对轨道车辆漆膜检测数据进行存储，也能在后期发现外观质量问题时及时调取相关数据，为加强产品质量追溯管理提供有力依据。因此相较于人工检测方法，运用自动检测系统可以大幅度提高轨道车辆漆膜涂装效率和质量，相关技术在行业可以获得一定应用推广价值。

结论：开发漆膜自动检测系统，能够提高轨道车辆生产的自动化水平，高效、高质量的开展涂膜检测工作，保证涂膜质量能够达到生产要求。在系统设计实践中，需要根据具体生产工艺需求合理确定系统结构、功能，并建立系统应用流程，保证技术能够规范、有效应用，促进轨道车辆工艺技术水平的提升。

参考文献：

[1]莫英桂,苏翼雄,康慧雯,等.漆膜涂层厚度检测方法及其发展趋势[J].现代制造技术与装备,2020,56(10):123-126.

[2]刘仲义,吴清锋,陈纪文,等.涂料检测用机器人漆膜制备系统设计与工艺研究[J].机电产品开发与创新,2020,33(03):42-45.

[3]杜超,刘桂华.一种基于频域变换的无监督车身漆膜缺陷检测算法[J].电镀与涂饰,2020,39(06):344-351.

作者简介：史瑞磊，男，1997-，本科，北京市，汉族，助理工程师，研究方向：漆膜涂层检测。