[發明專利]汽車車身鉚接質量自動在線檢測系統及檢測方法

有效

• 申請號: 202110577569.4
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113514500B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 劉涼;鄒恒毅;趙新華;陶建濤;戴騰達;宋會;史晨陽;馮建峰;蒲程
• 申請（專利權）人: 天津理工大學
• 主分類號: G01N27/00
• 分類號: G01N27/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108
• 代理人: 王夢

1.一種汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法，其特征在于，步驟如下：

S1、探測傳感器以其探頭的探測平面始終保持平行于各探測點位對應鉚接板曲面中心點的切平面的方式，且以恒定的間隔距離沿包含有鉚接板上全部鉚接點的探測路徑持續向鉚接板發射電壓信號以得到各探測點位的反饋電壓信號、或以恒定的間隔距離沿包含有鉚接板上全部鉚接點的探測路徑持續向鉚接板發射電流信號以得到各探測點位的反饋電流信號，即鉚接板的鉚接點狀態信號；

S2、對步驟S1采集的鉚接點狀態信號進行處理，得到鉚接點信息特征模型；其具體實施步驟為：

1)采用基于EMD算法的希爾伯特-黃變換的方法對對經過濾波處理后的鉚接點狀態信號進行EMD分解，得到不同尺度的固有模態函數IMF分量，進而對各尺度下的固有模態函數IMF分量進行希爾伯特-黃變換得到各采樣點位對應包含有Y條電壓曲線的頻譜圖；

2)在頻譜圖中提取各個鉚釘鉚接點處的有效頻譜圖作為單個鉚釘的鉚接特征信息，并將有效頻譜圖上的每條電壓曲線對應的采樣點數及其對應的電壓幅值，即“曲線序號-采樣點數-電壓幅值”，作為一個鉚接特征信息；進而，每個鉚釘鉚接點均對應得到若干個不同維度的鉚接特征信息；

3)對每個鉚釘鉚接點的若干個不同維度的鉚接特征信息中分別提取M個維度的鉚接特征信息，形成該鉚接點的信息特征模型；

S3、將步驟S2得到的鉚接點信息特征模型輸入至已完成訓練的鉚接故障神經網絡識別模型中，得到汽車車身鉚接故障類型。

2.根據權利要求1所述的汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法，其特征在于，在步驟S2中，步驟1)之前還需要對對鉚接點狀態信號進行濾波處理；其中，濾波處理方法為中位值平均濾波法。

3.根據權利要求1所述的汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法，其特征在于，在步驟S2中，Y的取值范圍為6～15。

4.根據權利要求1所述的汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法，其特征在于，在步驟S2中，M的取值范圍為11～40。

5.根據權利要求1所述的汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法，其特征在于，該鉚接故障神經網絡識別模型根據以下兩個公式來進行BP神經網絡結構的構建：

其中，N代表隱含層層數，N＝2～5；n為隱含層神經元個數，每個隱含層神經元數量n為8個至30個；I為輸入神經元個數，其數量與鉚接特征信息的維度數值一致；J為輸出層神經元個數，其數量為X+1，包括X種故障鉚接狀態和一種正常鉚接狀態；K為標準樣本個數，a為0～10的整數。

6.根據權利要求5所述的汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法，其特征在于，在步驟S3中，對鉚接故障神經網絡識別模型的訓練方法為：將M個維度的鉚接特征信息按照順序依次排列，輸入至神經網絡中對應的神經元，輸入層神經元和隱含層神經元將處理后的鉚接特征信息傳遞給輸出層，輸出層得到識別結果后與期望輸出值進行比較，然后根據神經網絡的梯度變化值，通過誤差反向傳播算法，調整各個神經元的權值和閾值來訓練神經網絡，直到神經網絡的實際輸出值與期望值滿足誤差設定要求，訓練完成；其中，在訓練過程中，設定初始種群規模為100，神經網絡的最大迭代次數選擇1000，學習率為0.01～0.5，允許誤差精度為0.1％；神經網絡輸入層輸出計算采用線性函數，其他層輸出計算采用sigmoid型激活函數；遺傳算法的適應度函數采用：

7.一種實現如上述權利要求1所述的汽車車身鉚接質量自動在線檢測方法的檢測系統，其特征在于，包括：

機器人模塊，其由多自由度機器人機械臂和內設有多種運動軌跡的運動控制系統構成；運動控制系統與多自由度機器人機械臂內各驅動電機連接，使多自由度機械臂末端按照運動控制系統規劃的鉚接點探測路徑運動；在多自由度機械臂末端安裝有工裝夾具；

數據采集模塊，其由探測傳感器和數據采集裝置構成；具體地，探測傳感器由工裝夾具夾持，隨工裝夾具運動至車身上各鉚接點進行鉚接點狀態采集；數據采集裝置與探測傳感器相連接，用于接收探測傳感器探測到的鉚接點狀態信號；

同步控制模塊的一端與機器人模塊的運動控制系統相連接、另一端與數據采集模塊的探測傳感器相連接，用于觸發運動控制系統驅動多自由機械臂按照與檢測對象相符的鉚接點探測路徑運動的同時，同步觸發數據采集模塊進行鉚接狀態信息采集工作；

數據處理與特征提取模塊與數據采集模塊相連接，用于接收數據采集模塊發送的鉚接點狀態信號并依次通過信號濾波處理、各鉚接點頻譜圖轉換和多維度鉚接特征信息獲取，構建得到各鉚接點信息特征模型；

鉚接檢測模塊與數據處理與特征提取模塊相連接，通過將各鉚接點信息特征模型輸入至鉚接故障神經網絡識別模型中，完成汽車車身各鉚接點的故障狀態檢測和識別。