利用3D扫描检测动力电池组合箱收藏

   电动汽车需要一个功能性电池组，就像传统汽车需要一个能够正常工作的油箱一样如果电池因任何原因失效，都可能导致电动汽车在路上抛锚确保电池外壳箱能够应对电池组的热膨胀，并且能够承受车辆运动时的冲击和振动，是保障动力电池能够正常工作的至关重要的因素。

图1 电动汽车动力电池组合箱上的铆钉位置图（左）和铆钉位置的三维点云（右）    目前，由一家主流汽车制造商生产的一个80kg重4m长1.5m宽的电池组合箱，专为一种高性能电动轿车而设计，充电一次能够行驶更长的距离，整个电池组合箱的装配过程需要500多个铆钉和100多处焊接。

这家汽车制造商每年需要生产超过65000个电池组合箱为了保持这样的生产速度，电池组合箱上超过680个特征——包括焊缝、铆钉（见图1）、孔、锁紧螺母和底座——的检测，必须在140s或更短的时间内完成    Bluewrist公司是加拿大一家专注于提供机器人和视觉解决方案的公司。

该公司工程总监Jay Lu介绍说，Bluewrist开发了一套电池组合箱检测系统，其中包含一对3D激光轮廓仪，每台3D激光轮廓仪均安装在一个机器人手臂上，该检测系统能够在规定的时间周期内完成所需要的检测程序。

   Bluewrist公司参与该项目的业务开发经理Nathan Joiner表示，Bluewrist此前有过基于视觉系统的检测经验，深知在车辆投入生产前设计一套系统来检测电池组合箱的必要性    据Nathan Joiner介绍，Bluewrist的不受硬件限制的专有检测软件ScanXtream，可以兼容客户所需要的大多数品牌的机器人、传感器和PLC。

客户选择发那科（FANUC）公司的M-710iC机器人与视觉系统一起使用，因为FANUC机器人已经在制造工厂中使用

图2 一台基恩士的LJ-V7300 3D激光轮廓仪安装到FANUC M-710iC机器人上，用于扫描电动车的电池组合箱    来自基恩士公司的一台3D激光轮廓仪安装在机器人的每个机械臂上（见图2），这家汽车制造商要求使用基恩士的硬件，为此Bluewrist公司的方案中选用了基恩士的LJ-V7300 3D激光轮廓仪。

其中，应用所需求的240mm视场（FOV），是选择LJ-V7300的主要决定因素NathanJoiner介绍说，在基恩士的3D激光轮廓仪系列中，继LJ-V7300之后的下一款产品中，在视场方面比LJ-V7300有1/3的显著下降，这将不能在要求的周期内完成检测任务。

因此，选择LJ-V7300是经过深思熟虑后的决定    在该应用中，LJ-V7300 3D激光轮廓仪的工作范围不到300mm，使用扫描仪/机器人TCP软件工具进行校准，完成这个过程大约需要10分钟    需要使用一个基恩士的控制器将三维点云导出到ScanXtream软件中，这对于使用基恩士激光轮廓仪而言是一项挑战。

“基恩士使用一套独特的数据打包方法，要求使用特定的驱动程序，以确保图像数据能够在他们的控制器和ScanXtream软件之间平滑地移动”Jay Lu说道根据实际应用需求，Bluewrist公司与基恩士合作开发这些驱动程序。

   电池组合箱需要经过两个工作站，进行点焊、铆接、钻孔和中间焊接等环节，然后将其装载到手推车上运送到检测站，并将其手动装在到一个具有180°旋转功能的夹具中分配给检测周期的时间为20s，用于电池组合箱的装载和卸载。

   该制造商保证电池组合箱的安装，在X、Y或Z轴上的位置精度为±0.5mm“因此，视觉系统必须在任何轴上都拥有更大的变化公差，高达±5mm，因为3D激光轮廓仪是安装在机器人上的”Jay Lu解释说

图3 Bluewrist公司的检测系统扫描焊缝（上）等特征，并创建这些特征的三维点云（下）    电池组合箱到达检测站后，操作员点击人机界面（HMI）上的启动按钮，开始自动检测程序激光轮廓仪对电池组合箱单独扫描，主要进行以下三类检测：焊接、铆钉，然后是所有剩余特征，包括孔、底座和槽，一起捕获。

机器人大约需要30次经过特征点，以收集所有必要的数据（见图3）    需要检测焊点的宽度公差和长度公差；检测铆钉的平面度公差；对于其他的所有特征检测，这家汽车制造商要求视觉系统只检测这些特征是否存在，以便将检测周期时间控制在140s之内。

   对于焊点检测而言，检测速度是一个常见的挑战，Bluewrist公司也遇到了同样的挑战。Bluewrist之前并没有开发出一套系统，能够在如此短的时间内扫描并处理超过100个焊点。

图4 Bluewrist公司开发的电池组合箱检测系统框图    Jay Lu说，Bluewrist在复杂的多相机检测应用方面有着丰富经验，并且对于单个CPU在给定时间内可以处理多少数据有着精准的把握对于这项应用，根据以往的经验，Bluewrist知道每个激光轮廓仪都需要自己的专用高性能PC（见图4）。

   定制设计的PC使用英特尔i9处理器、16GB DDR4内存和NVIDIA Quadro GPU，并使用罗克韦尔自动化公司的PLC，通过以太网连接到激光轮廓仪    检测结束后，系统会在HMI上向操作员显示检测结果是否合格。

单个特性的统计过程控制（SPC）结果，也保存到专有的Bluewrist SPCWorks软件中，以便质量团队成员能够监控和了解过程稳定性如果电池组合箱的检测结果为合格，则将其从检测站移走，然后在最终装配之前安装上数百个电池单元。

   Jay Lu说，为这项应用专门设计的定制算法包括支撑梁上的焊点检测，该焊点的边缘检测难度很大将此算法添加到不断增长的ScanXtream库中，不但能增强软件的灵活性，而且也有可能在未来的焊接检测应用中发挥作用。

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