1. 研究背景
随着轨道交通行业的快速发展，轨道交通装备作为其中的运输载体起到了十分重要的作用。而车身作为轨道交通装备的核心组成部分，其在来料质检和生产的过程中，对于截面尺寸的把控影响着车身的制造精度和整车的运行能耗。鉴于节能减排已成为全行业不可逆转的发展潮流。在此背景下，“车身装备轻量化”作为实现节能减排最直接、最有效的核心技术途径，受到了学术界与工业界的空前重视。与传统的不锈钢材料相比，在众多轻量化材料中，铝合金因其具有密度低、比强度高、耐腐蚀性好、易于成型和回收等一系列优异特性，成为实现轻量化的首选材料。其中，挤压铝型材因其卓越的结构设计灵活性、高抗扭刚度和优秀的能量吸收能力，被广泛应用于车身侧墙、地板以及顶板等零部件的生产。
这些车身结构铝型材的截面形状通常较为复杂，多为多腔室、薄壁、带有复杂筋板与安装孔位的异形截面。其制造工艺虽然高效，但在高温、高压和模具磨损等因素影响下，极易产生截面尺寸偏差、翘曲、扭转变形等缺陷。这些几何尺寸的微小偏差，在后续的焊接、总成装配过程中会被不断放大，轻则导致装配困难、接缝不均等质量问题，重则严重影响车身的整体刚度、强度、疲劳寿命及碰撞安全性能，甚至可能为行驶安全埋下隐患。此外，由于铝型材壁厚尺寸过大会增大整车重量并进而影响装备运行能耗。因此，综合以上两个方面的因素，对铝型材截面尺寸进行百分之百地快速、精准检测，是确保产品质量、提升生产效率和保障最终车辆安全性的关键环节，具有极其重要的现实意义。
2. 研究现状
当前在实际工业应用中，对于铝型材截面的质量检测仍面临巨大挑战。传统的一些接触式测量工具(如卡尺、千分尺等)难以应用于此类复杂异形截面的快速全面测量[1]，其测量结果受人为因素影响大、效率低下，且无法获取完整的截面轮廓数据。至于三坐标测量机，其虽然测量精度极高，但其操作流程繁琐、检测速度缓慢，易受截面处的毛刺影响，通常一个截面需要数分钟甚至更久。而且，三坐标设备对于环境要求苛刻且必须由专业人员在离线状态下进行。这决定了其只能用于对少量样本进行抽检，无法应对轨道交通行业大规模生产对每一个关键型材零件进行全检的需求。此外，近年来也有利用平面扫描的方式对铝型材界面进行尺寸检测[2]，但由于其也易受毛刺的影响，其对于待检工件表面质量要求较高。因此，行业迫切需求一种能够快速、高效且高精度地快速检测技术与成套系统，以取代落后的人工抽检和离线检测模式。
近年来，随着光学测量、机器视觉、传感器技术及人工智能算法的飞速发展，为上述问题的解决提供了新的技术路径。以激光扫描、结构光视觉测量为代表的光学非接触测量技术[3] [4]，因其具有速度快、信息丰富、无需接触工件等先天优势，展现出巨大的应用潜力。通过高分辨率相机与精密激光线发射器的组合，可以在瞬间获取到型材截面的海量点云数据，再通过先进的图像处理与三维重建算法，能够快速重建出完整的截面轮廓。
此外，随着质量信息化的深入，在汽车、航空航天、轨道交通[5]-[9]等各个行业均已利用制造执行系统、质量管理系统等不同系统对于质检数据的采集、传输和分析进行了全面的管控，极大地提升了质量管理流程的效率，保障了产品生产过程的质量水平。
3. 系统设计、开发与应用
在前述研究基础上，针对轨道交通装备车身铝型材截面尺寸快速检测系统的研究主要从以下两个方面展开。其一，需要应用稳定可靠的光学传感系统，以应对铝型材表面反光、毛刺、氧化膜差异等带来的测量干扰，并开发高效的数据处理与特征提取算法，能够从数万甚至百万级的点云中，快速、自动地识别出各类几何特征(如边界、孔位、圆角等)，并与CAD设计模型进行智能比对；其二，开发一套检测数据管理系统，不仅能自动采集检测硬件的检测结果，还能对趋势进行统计分析，为工艺优化提供数据支撑，从而实现从“检测”到“监控”乃至“预测性控制”的飞跃。
3.1. 手持式三维激光扫描仪的应用
为快速获取待测工件的三维信息，本系统选用了一款手持跟踪式三维激光扫描仪。检测过程对于检测平台平面度、工件摆放相对关系等均没有特殊要求，从而较好地简化了检测过程。在检测时，只需提前布设好跟踪器，校准硬件后，将待测工件摆放在一个平面上，即可开始操作。
检测人员继而需根据质量工程师编制的质量策划文件在所得三维模型上标注信息，通过在配套软件中手动在三维模型图上对应位置标注序号实现检测模板的制作。在此过程中，操作人员在配套软件中的操作即动作轨迹，实则是向软件明确各序号对应测量起止点的具体位置。软件内置的规则与算法能够依据这些操作信息，明确各序号所对应的测量起止点。模板制作完成后，未来在扫描待检工件时，检测人员打开模板，将两个三维模型图做对齐操作，软件会自动处理匹配，并按模板上序号表示，将本次扫描数据对应位置的值进行输出。
3.2. 截面毛刺对检测影响的去除
首先将各部件连接好后，将待测铝型材料头放置在平整的桌面上，利用囚笼靶标来回扫描待测工件获得其详细点云数据。然后在计算机中，基于所开发算法处理三维点云数据，建立待测工件的含尺寸信息的三维数字模型。
进而通过投影算法获取待测工件的二维截面图形。在进行投影时，由于对于一个特定高度的截面，在现实中几乎不可能有点恰好精确落在该平面上。因此，设定一个高度值Z，以及容差Δz，算法提取所有符合(Z − Δz, Z + Δz)的点，构成一个二维截面。此处容差Δz依据经验选择为0.1 mm。
在投影时，截面上的毛刺也会一并被投影到平面上，因此，在点云数据的处理过程中，通过数据平顺算法，识别并抛弃截面上因毛刺造成的尺寸数据变化。最后将二维截面图形与待测工件的尺寸检测要求进行比较，按序号输出所需检测结果并填入检测系统数据库中。其算法流程主要如图1所示。
1) 数据准备：获取二维截面轮廓点集，假设为有序点集P = {p0, p1, p2, ..., pn}，每个点pi = (xi, yi)。
2) 特征计算：计算每个点的局部曲率或相邻线段夹角变化，因为毛刺通常会导致局部曲率突然变大。
3) 突变点检测：根据曲率或夹角变化设定阈值，阈值的大小来源于零件二维图纸的基准，由此对比识别出可能的突变点。
Figure 1. Burr removal algorithm process
图1. 毛刺去除算法流程
4) 数据平顺：采用高斯滤波算法对轮廓进行平滑，将识别为毛刺的点从轮廓中移除，并通过插值或平滑后的点替代，形成平滑轮廓。去除毛刺。
3.3. 检测管理系统的开发
经过现场调研业务需求、系统方案设计等过程，按照业务角色分工建立系统。如图2所示，系统包含质量策划、质量检测以及统计过程控制模块以及负责现场检测结果导入的数据录入工具四个主要模块。
Figure 2. Diagram of system function modules
图2. 系统功能模块图
其中，质量策划模块供质量工程师创建编辑质量策划文件使用。质量策划文件创建后，系统支持增删改查等编辑以及发布版本等操作。同时，为保证当前生效版本的唯一性，同一图号的检测文件只允许发布一个版本。质量检测模块供现场质检员使用。现场扫描检测完成后，通过本系统所开发的与扫描仪的数据接口，可以自动获取检测结果，并在系统中进行呈现。对于检测不合格项，系统自动进行高亮显示，以提醒质检员进行复检处理。复检仍不合格的，将进入质量异常处置流程。统计过程控制模块则可以针对检测数据集合进行统计分析，对于潜在的质量劣化现象进行预警，从而减小质量事故带来的损失。
4. 实验与结果分析
4.1. 效率对比分析
一个典型待检工件包含40个左右待测项点，表1所示仅为部分项点，在传统的利用游标卡尺进行质量检测的方式下，采用的是两人作业模式，其中一人检测，播报读数后，另一人记录。按一个项点的检测、读数、记录时间为15秒，完成一个工件的检测耗时约为2人10分钟。此处还未考虑在检测前去除毛刺以及检测后将纸质表单转录进系统的时间。
Table 1. Part of the inspection items and the results
表1. 部分检测项点及结果
序号 |
标准 |
实测 |
判定 |
21 |
2.00 + 0.40 − 0.00 |
2.22 |
合格 |
22 |
1.50 + 0.40 − 0.00 |
1.74 |
合格 |
23 |
1.50 + 0.40 − 0.00 |
1.72 |
合格 |
24 |
1.50 + 0.40 − 0.00 |
1.86 |
合格 |
25 |
1.50 + 0.40 − 0.00 |
1.76 |
合格 |
采用本系统后，只需一名质检员用5分钟的扫描及系统操作时间，即可实现自动出具检测记录以及完成检测结果上传的动作。效率提升为旧有模式的4倍以上。
4.2. 精度对比分析
目前现场所使用数显游标卡尺精度为±0.02 mm，其与三维激光扫描仪精度相当。但由于游标卡尺在未处理截面上进行检测时，易受毛刺的影响，从而造成检测精度的不足，甚至引起尺寸的误判。
在轨道交通行业铝型材截面上的毛刺大小受制于铝型材的生产工艺、模具质量、切割方式等多方面因素。在高精度切割设备(如CNC数控精锯)，并选用合适的切削液的前提下，也可能会产生0.05 mm~0.2 mm的毛刺。以0.2 mm的毛刺考虑，若在其位置进行测量，其不仅会对测量精度造成一个数量级的劣化，还有很大可能造成检测结果超出偏差上限，导致误判。
5. 结论与展望
本系统的开发和应用，解决了日常铝型材检测过程易受毛刺影响以及检测效率低的问题。通过该系统的开发和应用，不仅能够直接提升车身产品的质量一致性与生产节拍，实现降本增效，同时还为构建智能化、数字化的未来工厂奠定坚实的基础。