汽车前部安装在线冲孔研究

何学峰 唐立宇 王鹏

摘 要：本文基于汽车前部普遍存在的难配合问题，以DTS （Dimension Technical Specification ）可达性为最终目标，运用在线冲孔工艺建立了前盖/前保，翼子板/A柱前后向的关联性。通过数据分析及优化算法，实现在线测量设备引导机器人冲孔。提供成本、质量相平衡的尺寸价值方案。实现了最终汽车卓越精致匹配的状态。

关键词：在线冲孔;尺寸技术标准;基准优化;在线测量技术

1 引言

随着汽车工业的发展，汽车的匹配质量越来越被消费者关注。本文针对汽车开发中的前部精致车匹配要求，通过数据分析及工艺方案可行性研究。提供成本、质量相平衡的尺寸价值方案。

2 在线匹配的数据结构分析

早期的汽车前后盖安装基准是基于前部横梁及车顶后部冲孔（net hole）作为基准安装点，该方案由于前部横梁受到来料尺寸数据的波动，厂内多工位焊接的影响，自身的稳定性已经很差，基于此，通过大数据分析及工艺流程重新梳理，希望开发一种基于前部与中部相关联的工艺基准系统，后部也参照前部建立强相关基准，来满足车辆匹配质量的需求，降低返修量，从根本上提升制造质量。

3 相关性数据流程图

建立相关性数据流程图，判断建立子基准的数据相关性，以此判断测量、冲孔，子基准系统建立的正确性，见图2。

4 大数据分析

通过GDIS系统，选择单一车辆线生产的车型，设置样本量30个，该样本量代表了一个月的该车型的稳定生产的6sigma稳定能力，通过分析，我们发现，6sigma数据为1.6～2.3mm，该公差明显较大，这样会导致线生产后期板链上需要加大工人的调整量，以满足最终匹配要求，见图3。

基于此，需要寻求新的工艺方案来替代原工艺方案，缩短尺寸链，建立强相关性。以此来满足质量控制要求。

5 在线冲孔工艺

在线冲孔工艺是基于在线测量技术以及机器人技术成熟的前提下引入的，该技术需要高精度在线测量数据作为名义值偏差补偿，依靠机器人精度对零件进行再加工，冲孔或者激光切孔。从根本上解决车身焊接尺寸链长，生产影响因素多的问题。将尺寸链改善成点对点的强相关性，彻底解决制造偏差。同时该技术受限于坐标系的优化选择和测量设备的稳定性，需要对实施进行阶段性数据分析，设置最佳基准系统及补偿常量，以期达到最终缩小制造公差，减少后期调整，降低制造成本，保证制造质量的目的。

5.1 产品特征要求

①产品特征定义，冲孔放在黄金支架或者前横梁上，冲孔（laser）直径13.1mm（LH/RH）;②前后向位置与侧围主定位孔前后向位置强相关;③左右向位置度与侧围铰链安装面强相关;④该冲孔作为翼子板工装的主定位孔;⑤该孔同时作为前保中支架前后向定位孔使用。

5.2 Vision 系统

Vision 系统由6台机器人组成，分别测量车身上的300个特征，在完成测量后，根据节拍考虑机器人切换成冲枪，现实冲孔。

5.3 冲抢结构

冲枪型号：ECKOLD Model T261

5.4 系统重复性分析

（1）Vision系统重复性：Range≤0.42mm;（2）引导系统重復性分析（M-900iA /260L）。

引导系统综合重复性：

M-710引导综合重复性：

小结：

冲孔精度要求与结论

（1）冲孔位置度要求±0.5mm即Range为1mm（以建系点为基准）;（2）结论：0.7〈1mm，满足要求。

6 项目实施跟踪

6.1 机器人引导算法

按照强相关性设计子基准算法，通过Vision 系统拍照采集数据点，建立新的子基准坐标系，如图示，采集点数据进行编号。

以上偏差值分别输出给左右两台冲孔机器人，冲孔机器人根据偏差结果调整位置后冲孔。

6.2 二次补偿功能与规则说明：

冲孔机器人第一次获取上述偏差结果后，到达冲孔位置，然后测量机器人复测冲枪上的靶标圆孔。测量系统计算该特征孔与基准点之间的距离，如果偏差值大于±0.3mm，那么将进行二次补偿。即冲孔机器人获取第二次偏差补偿结果，重新到达冲孔位置然后再冲孔。

6.3 相关性数据

按照数据分析的要求，进行数据采集，确认在线冲孔数据是否满足公差要求，同样按照单一车30组数据为样本，冲孔的6 sigma 为0.98mm<1mm的挑战公差，且与A柱主定位强相关，左边相关性0.87，右边相关性0.87。满足相关性》0.7的要求，6sigma 1mm，满足目标要求。

7 结语

本文通过系统的分析了在线冲孔的工艺方案，通过大数据分析出现有工艺的大偏差问题，建立了在线冲孔工艺可行性研究，建立子基准系统，在新项目实施并评价状态。为行业在该技术运用上建立了基础标准和解决方案，降低后继人工调整，稳定匹配质量状态。为设计及日常质量控制提供参考，形成指导策略。便于运用到具体车型的实际工作之中，为我国汽车工业精致化研究提供方法及质量控制参考。

参考文献：

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