CN108010157A - 一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置 - Google Patents

一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108010157A
CN108010157A CN201711170526.4A CN201711170526A CN108010157A CN 108010157 A CN108010157 A CN 108010157A CN 201711170526 A CN201711170526 A CN 201711170526A CN 108010157 A CN108010157 A CN 108010157A
Authority
CN
China
Prior art keywords
link
detection pattern
suspicious
nozzle
key factor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711170526.4A
Other languages
English (en)
Inventor
朱力友
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
FAW Volkswagen Automotive Co Ltd
Original Assignee
FAW Volkswagen Automotive Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by FAW Volkswagen Automotive Co Ltd filed Critical FAW Volkswagen Automotive Co Ltd
Priority to CN201711170526.4A priority Critical patent/CN108010157A/zh
Publication of CN108010157A publication Critical patent/CN108010157A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles
    • G07C3/14Quality control systems
    • G07C3/146Quality control systems during manufacturing process
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06395Quality analysis or management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04Manufacturing
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles
    • G07C3/005Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles during manufacturing process
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

本发明公开了一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置,属于汽车检测技术领域,所述方法包括:从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及可疑环节的关键因素;根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行检测;若检测到关键因素的状态信息与预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节,本发明实施例通过利用视觉检测可能造成细密封涂胶质量波动的多个环节,能够实现准确、快速确定细密封涂胶质量波动的真正原因。

Description

一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置
技术领域
本发明涉及汽车检测技术领域,特别涉及一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置。
背景技术
汽车的细密封涂胶是指在汽车生产中,通过控制机器人对汽车车身四门两盖可见的焊缝密封进行涂胶,必须保证这些密封胶具有较好的美观性。
现有技术中,应对细密封涂胶质量波动的检测方式主要有两种:一种检测方式是通过人眼观察喷嘴、车身的变化来判断是否影响涂胶质量,这种方式由于人为因素主观性太强,无法根据具体的数据来准确确定影响到涂胶质量的真正原因;另一种检测方式是通过手动操作设备实现对涂胶质量进行整体检测,但由于无法对整体检测过程进行过程分解,导致无法精确判断哪个环节真正影响到涂胶质量问题,且检测效率较低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例的目的在于提供一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置,以实现能够准确、快速确定细密封涂胶质量波动的真正原因。本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
第一方面,提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法,所述方法包括:
从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及所述可疑环节的关键因素;
根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测;
若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
结合第一方面,在第一种可能实现的方式中,所述可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节时,所述关键因素均为喷嘴,所述根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测包括:
确定所述可疑环节对应的预设检测模式;
确定所述预设检测模式的启用条件被满足;
根据用户在操作界面上的点击指令,执行所述可疑环节,并控制拍照装置对所述可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取所述喷嘴的状态图像;
对所述喷嘴的状态图像与所述预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成所述可疑环节中喷嘴的检测结果;
其中,所述预设检测模式包括喷嘴更换环节检测模式、排胶环节检测模式、喷嘴清洁环节检测模式。
结合第一方面,在第二种可能实现的方式中,所述可疑环节为路径轨迹矫正环节,所述关键因素为传感器和车身状态,所述根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测包括:
确定所述路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;
确定所述路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足;
在移动汽车车身后,运行所述路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离;
对所述距离与预设阈值范围进行比较,并生成所述关键因素的检测结果。
结合第一方面的第一种可能实现的方式,在第三种可能实现的方式中,所述若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节包括:
若所述检测结果指示所述关键因素的状态图像不同于所述预设状态图像,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
结合第一方面的第二种可能实现的方式,在第四种可能实现的方式中,所述若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节包括:
若所述检测结果指示所述距离超过所述预设阈值范围,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
结合第一方面的第四种可能实现的方式,在第五种可能实现的方式中,所述方法还包括:
若所述喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离在所述预设阈值范围内,则根据所述距离获取所述传感器的补正精度。
结合第一方面,在第六种可能实现的方式中,所述方法还包括:
根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行重复性检测。
第二方面,提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测装置,所述装置包括:
确定模块,用于从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及所述可疑环节的关键因素;
检测模块,用于根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测;
判定模块,用于若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
结合第二方面,在第一种可能实现的方式中,所述可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节时,所述关键因素均为喷嘴,所述检测模块具体用于:
确定所述可疑环节对应的预设检测模式;
确定所述预设检测模式的启用条件被满足;
根据用户在操作界面上的点击指令,执行所述可疑环节,并控制拍照装置对所述可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取所述喷嘴的状态图像;
对所述喷嘴的状态图像与所述预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成所述可疑环节中喷嘴的检测结果;
其中,所述预设检测模式包括喷嘴更换环节检测模式、排胶环节检测模式、喷嘴清洁环节检测模式。
结合第二方面,在第二种可能实现的方式中,所述可疑环节为路径轨迹矫正环节,所述关键因素为传感器和车身状态,所述检测模块具体还用于:
确定所述路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;
确定所述路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足;
在移动汽车车身后,运行所述路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离;
对所述距离与预设阈值范围进行比较,并生成所述关键因素的检测结果。
结合第二方面的第一种可能实现的方式,在第三种可能实现的方式中,所述判定模块具体用于:
若所述检测结果指示所述关键因素的状态图像不同于所述预设状态图像,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
结合第二方面的第二种可能实现的方式,在第四种可能实现的方式中,所述判定模块具体还用于:
若所述检测结果指示所述距离超过所述预设阈值范围,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
结合第二方面的第四种可能实现的方式,在第五种可能实现的方式中,所述装置还包括:
获取模块,用于若所述喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离在所述预设阈值范围内,则根据所述距离获取所述传感器的补正精度。
结合第二方面,在第六种可能实现的方式中,所述检测模块具体还用于:
根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行重复性检测。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
通过对可能造成细密封涂胶质量波动的因素进行分解成多个环节,并从中确定可疑环节以及可疑环节的关键因素,通过单独对细密封涂胶质量波动的可疑环节中的关键因素进行检测,使得对细密封涂胶质量波动的检测更有针对性;另外,通过根据检测结果确定可疑环节的关键因素是否导致细密封涂胶质量波动,由此能够准确确定细密封涂胶质量波动的原因,同时也提高了细密封涂胶质量波动的检测效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的应对细密封涂胶质量波动的检测方法的一个实施例的方法流程图;
图2是本发明的应对细密封涂胶质量波动的检测方法的另一个实施例的方法流程图;
图3是本发明实施例的应对细密封涂胶质量波动的检测装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
本发明实施例提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法,参照图1所示,该方法包括:
101、从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及可疑环节的关键因素。
102、根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行检测。
其中,可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节时,关键因素均为喷嘴,根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行检测包括:
确定可疑环节对应的预设检测模式;
确定预设检测模式的启用条件被满足;
根据用户在操作界面上的点击指令,执行可疑环节,并控制拍照装置对可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取喷嘴的状态图像;
对喷嘴的状态图像与预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成可疑环节中喷嘴的检测结果;
其中,所述预设检测模式包括喷嘴更换环节检测模式、排胶环节检测模式、喷嘴清洁环节检测模式。
或者
其中,可疑环节为路径轨迹矫正环节,关键因素为传感器和车身状态,根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行检测包括:
确定路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;
确定路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足;
在移动汽车车身后,运行路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离;
对距离与预设阈值范围进行比较,并生成关键因素的检测结果。
103、若检测到关键因素的状态信息与预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
具体的,该过程可以包括:
若检测结果指示关键因素的状态图像不同于预设状态图像,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
或者,该过程可以包括:
若检测结果指示距离超过预设阈值范围,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
可选的,除了上述步骤之外,本发明实施例所提供的方法还可以包括:
若距离在预设阈值范围内,则根据距离获取传感器的补正精度。
可选的,除了上述步骤之外,本发明实施例所提供的方法还可以包括:
根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行重复性检测。
本发明实施例提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法,该方法通过对可能造成细密封涂胶质量波动的因素进行分解成多个环节,并从中确定可疑环节以及可疑环节的关键因素,通过单独对细密封涂胶质量波动的可疑环节中的关键因素进行检测,使得对细密封涂胶质量波动的检测更有针对性;另外,通过根据检测结果确定可疑环节的关键因素是否导致细密封涂胶质量波动,由此能够准确确定细密封涂胶质量波动的原因,同时也提高了细密封涂胶质量波动的检测效率。
实施例二
本发明实施例提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法,参照图2所示,该方法包括:
201、从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及可疑环节的关键因素,若可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或喷嘴清洁环节,则执行步骤202,若可疑环节为路径轨迹矫正环节,则执行步骤206。
其中,由于可能会影响到涂胶质量波动的环节包括喷嘴更换环节、排胶环节、喷嘴清洁环节和路径轨迹矫正环节,因此,可疑环节可以认为是测试人员在初步分析喷嘴更换环节、排胶环节、喷嘴清洁环节和路径轨迹矫正环节各个环节分别对涂胶质量波动影响程度后,所确定出的对涂胶质量波动的影响性较大的环节。
另外,由于喷嘴更换环节、排胶环节和喷嘴清洁环节各个环节中不稳定因素主要是喷嘴状态,因此分别将喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节各个环节的关键因素确定为喷嘴;由于路径轨迹矫正环节中不稳定因素主要是传感器和车身状态,因此将路径轨迹矫正环节的关键因素确定为传感器和车身状态。
本发明实施例对具体的确定过程不加以限定。
本发明实施例中,通过从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及可疑环节的关键因素,以便后续检测可疑环节是否存在不稳定的因素导致质量波动;另外,相比盲目地对多个环节分别检测是否存在不稳定的因素导致质量波动而言,能够提高应对细密封涂胶质量波动的检测效率。
202、确定可疑环节对应的预设检测模式,在步骤202之后,执行步骤203。
其中,所述预设检测模式包括喷嘴更换环节检测模式、排胶环节检测模式、喷嘴清洁环节检测模式。
具体的,在车型列表中确定是否预设有可疑环节对应的预设检测模式;
若不存在,则将可疑环节对应的检测模式新增至车型列表中,在车型列表中,根据喷嘴号,对可疑环节对应的检测模式以代码标识。
本发明对具体的确定过程不加以限定。
示例性的,以一个A车型前门使用2号喷嘴为例,喷嘴更换环节、排胶环节、喷嘴清洁环节对应的检测模式分别如下:
排胶环节检测模式:4200—2号喷嘴—无换喷嘴有排胶环节过程检测;
喷嘴清洁环节检测模式:4210—2号喷嘴—无换喷嘴无排胶环节过程检测;
喷嘴更换环节检测模式:4240—2号喷嘴—换喷嘴无排胶环节过程检测;
需要说明的是,若喷嘴号不同,则同一环节对应的检测模式也不同,以A车型后门使用3号喷嘴为例,其排胶环节对应的检测模式如下:
排胶环节:4220—3号喷嘴—无换喷嘴有排胶环节过程检测。
203、确定预设检测模式的启用条件被满足,在步骤203之后,执行步骤204。
具体的,该过程可以包括:
确定检测站内的占位信号及站出口锁紧信号都被检测到;以及
确定机器人、测试系统处于自动状态;以及
确定喷嘴及相应的喷嘴座状态正常;以及
确定摄像头表面干净。
本发明实施例对具体的确定过程不加以限定。
204、根据用户在操作界面上的点击指令,执行可疑环节,并控制拍照装置对可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取喷嘴的状态图像,在步骤204之后,执行步骤205。
具体的,根据用户在操作界面上的点击指令,运行可疑环节对应的预设检测模式,以控制机器人完成可疑环节,并在可疑环节完成后,控制拍照装置对可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取喷嘴的状态图像。
示例性的,可疑环节为喷嘴更换,则执行代码4240对应的程序,以控制机器人完成喷嘴更换。
本发明实施例对具体的拍照获取过程不加以限定。
205、对喷嘴的状态图像与预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成可疑环节中喷嘴的检测结果,在步骤205之后,执行步骤210。
其中,预设状态图像为预先保存在可疑环节对应的预设检测模式中。
具体的,分别从喷嘴的状态图像中提取喷嘴特征信息,从预设状态图像中提取预设特征信息;将喷嘴特征信息与预设特征信息进行比对,根据喷嘴特征信息与预设特征信息进行比对结果,生成可疑环节中喷嘴的检测结果并显示检测结果。
其中,检测结果用于指示喷嘴的状态图像是否相同于预设状态图像。
本发明实施例对具体的比较过程不加以限定。
206、确定路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式,在步骤206之后,执行步骤207。
具体的,在车型列表中确定是否预设有路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;若不存在,则将路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式新增至车型列表中,在车型列表中,对路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式以代码标识,示例性的,路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式以代码4250进行标识。
207、确定路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足,在步骤207之后,执行步骤208。
具体的,该过程可以包括:
确定检测站内具有A车身且四门及两侧前翼子板齐全;以及
确定检测站内的站位信号及锁紧信号都被检测到;以及
确定机器人、测试系统处于自动状态;以及
确定喷嘴及相应的喷嘴座状态正常;以及
确定摄像头表面干净。
本发明实施例对具体的确定过程不加以限定。
208、在移动汽车车身后,运行路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离,在步骤208之后,执行步骤209。
具体的,测试人员轻微移动车身或者车门后,点击路径轨迹矫正环节检测模式,然后再运行对应的点对点程序,获取喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离。
209、对距离与预设阈值范围进行比较,并生成关键因素的检测结果,在步骤209之后,执行步骤211。
具体的,本发明实施例对具体的生成过程不加以限定。
值得注意的是,步骤202-205及步骤206-209均是实现根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行检测的过程,除了上述步骤的方式之外,还可以通过其他方式实现该过程,本发明实施例对具体的方式不加以限定。
210、若检测结果指示关键因素的状态图像不同于预设状态图像,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
具体的,本发明实施例对具体的判定过程不加以限定。
211、若检测结果指示距离超过预设阈值范围,则判定路径轨迹矫正环节为涂胶质量波动的异常环节。
具体的,本发明实施例对具体的判定过程不加以限定。
值得注意的是,步骤210及步骤211均是实现若检测到关键因素的状态信息与预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节的过程,除了上述步骤的方式之外,还可以通过其他方式实现该过程,本发明实施例对具体的方式不加以限定。
需要说明的是,若判定路径轨迹矫正环节为涂胶质量波动的异常环节,则重新建立路径轨迹矫正环节检测模式对应的点对点程序,并执行步骤208,直至通过运行新建的点对点程序所获取到的喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离小于预设距离阈值为止。
进一步地,在步骤211之后,本发明实施例所提供的方法还可以包括:
若喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离在预设阈值范围内,则根据距离获取传感器的补正精度。
进一步地,除上述步骤之外,本发明实施例所提供的方法还可以包括:
根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行重复性检测。
具体的,根据预设检测次数,单独、重复对细密封涂胶质量波动的可疑环节中的关键因素进行检测,其中,该预设检测次数可以根据实际需要进行设置,如预设检测次数设置为10次。
本发明实施例中,通过对细密封涂胶质量波动的可疑环节中的关键因素进行重复性检测,以便根据多个检测结果判断对细密封涂胶质量波动的检测是否具有稳定性,由此进一步准确确定细密封涂胶质量波动的原因。
本发明实施例提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法,该方法通过对可能造成细密封涂胶质量波动的因素进行分解成多个环节,并从中确定可疑环节以及可疑环节的关键因素,通过单独对细密封涂胶质量波动的可疑环节中的关键因素进行检测,使得对细密封涂胶质量波动的检测更有针对性;另外,通过根据检测结果确定可疑环节的关键因素是否导致细密封涂胶质量波动,由此能够准确确定细密封涂胶质量波动的原因,同时也提高了细密封涂胶质量波动的检测效率。
实施例三
本发明实施例提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测装置,参照图3所示,该装置3包括:
确定模块31,用于从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及可疑环节的关键因素;
检测模块32,用于根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行检测;
判定模块33,用于若检测到关键因素的状态信息与预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
优选地,可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节时,关键因素均为喷嘴,检测模块32具体用于:
确定可疑环节对应的预设检测模式;
确定预设检测模式的启用条件被满足;
根据用户在操作界面上的点击指令,执行可疑环节,并控制拍照装置对可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取喷嘴的状态图像;
对喷嘴的状态图像与预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成可疑环节中喷嘴的检测结果;
其中,喷嘴更换环节对应喷嘴更换环节检测模式,排胶环节对应排胶环节检测模式,喷嘴清洁环节对应喷嘴清洁环节检测模式。
优选地,可疑环节为路径轨迹矫正环节,关键因素为传感器和车身状态,检测模块32具体还用于:
确定路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;
确定路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足;
在移动汽车车身后,运行路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离;
对距离与预设阈值范围进行比较,并生成关键因素的检测结果。
优选地,判定模块33具体用于:
若检测结果指示关键因素的状态图像不同于预设状态图像,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
优选地,判定模块33具体还用于:
若检测结果指示距离超过预设阈值范围,则判定可疑环节为涂胶质量波动的异常环节。
优选地,装置3还包括:
获取模块34,用于若喷嘴与汽车车身上的预设点之间的距离在预设阈值范围内,则根据距离获取传感器的补正精度。
优选地,检测模块32具体还用于:
根据可疑环节对应的预设检测模式对关键因素进行重复性检测。
本发明实施例提供了一种应对细密封涂胶质量波动的检测装置,该装置通过对可能造成细密封涂胶质量波动的因素进行分解成多个环节,并从中确定可疑环节以及可疑环节的关键因素,通过单独对细密封涂胶质量波动的可疑环节中的关键因素进行检测,使得对细密封涂胶质量波动的检测更有针对性;另外,通过根据检测结果确定可疑环节的关键因素是否导致细密封涂胶质量波动,由此能够准确确定细密封涂胶质量波动的原因,同时也提高了细密封涂胶质量波动的检测效率。
上述所有可选技术方案,可以采用任意结合形成本发明的可选实施例,在此不再一一赘述。
需要说明的是:上述实施例提供的应对细密封涂胶质量波动的检测装置在执行应对细密封涂胶质量波动的检测方法时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将应对细密封涂胶质量波动的检测装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的应对细密封涂胶质量波动的检测装置与应对细密封涂胶质量波动的检测方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法,其特征在于,所述方法包括:
从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及所述可疑环节的关键因素;
根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测;
若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节时,所述关键因素均为喷嘴,所述根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测包括:
确定所述可疑环节对应的预设检测模式;
确定所述预设检测模式的启用条件被满足;
根据用户在操作界面上的点击指令,执行所述可疑环节,并控制拍照装置对所述可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取所述喷嘴的状态图像;
对所述喷嘴的状态图像与所述预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成所述可疑环节中喷嘴的检测结果;
其中,所述预设检测模式包括喷嘴更换环节检测模式、排胶环节检测模式、喷嘴清洁环节检测模式。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述可疑环节为路径轨迹矫正环节,所述关键因素为传感器和车身状态,所述根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测包括:
确定所述路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;
确定所述路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足;
在移动汽车车身后,运行所述路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离;
对所述距离与预设阈值范围进行比较,并生成所述关键因素的检测结果。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节包括:
若所述检测结果指示所述关键因素的状态图像不同于所述预设状态图像,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节包括:
若所述检测结果指示所述距离超过所述预设阈值范围,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离在所述预设阈值范围内,则根据所述距离获取所述传感器的补正精度。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行重复性检测。
8.一种应对细密封涂胶质量波动的检测装置,其特征在于,所述方法包括:
确定模块,用于从影响涂胶质量波动的多个环节中确定出可疑环节及所述可疑环节的关键因素;
检测模块,用于根据所述可疑环节对应的预设检测模式对所述关键因素进行检测;
判定模块,用于若检测到所述关键因素的状态信息与所述预设检测模式中的预设状态信息不同,则判定所述可疑环节为所述涂胶质量波动的异常环节。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述可疑环节为喷嘴更换环节、排胶环节或者喷嘴清洁环节时,所述关键因素均为喷嘴,所述检测模块具体用于:
确定所述可疑环节对应的预设检测模式;
确定所述预设检测模式的启用条件被满足;
根据用户在操作界面上的点击指令,执行所述可疑环节,并控制拍照装置对所述可疑环节中的喷嘴进行拍照,以获取所述喷嘴的状态图像;
对所述喷嘴的状态图像与所述预设检测模式的预设状态图像进行比较,并生成所述可疑环节中喷嘴的检测结果;
其中,所述预设检测模式包括喷嘴更换环节检测模式、排胶和喷嘴清洁环节检测模式。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述可疑环节为路径轨迹矫正环节,所述关键因素为传感器和车身状态,所述检测模块具体还用于:
确定所述路径轨迹矫正环节对应的路径轨迹矫正环节检测模式;
确定所述路径轨迹矫正环节检测模式的启用条件被满足;
在移动汽车车身后,运行所述路径轨迹矫正环节检测模式,以获取喷嘴与所述汽车车身上的预设点之间的距离;
对所述距离与预设阈值范围进行比较,并生成所述关键因素的检测结果。
CN201711170526.4A 2017-11-22 2017-11-22 一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置 Pending CN108010157A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711170526.4A CN108010157A (zh) 2017-11-22 2017-11-22 一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711170526.4A CN108010157A (zh) 2017-11-22 2017-11-22 一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108010157A true CN108010157A (zh) 2018-05-08

Family

ID=62053199

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711170526.4A Pending CN108010157A (zh) 2017-11-22 2017-11-22 一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108010157A (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101433887A (zh) * 2008-12-16 2009-05-20 奇瑞汽车股份有限公司 一种整车玻璃涂胶设备及其涂胶生产方法
CN201625618U (zh) * 2010-03-11 2010-11-10 首钢莫托曼机器人有限公司 实时自动跟踪涂胶装置
CN104166757A (zh) * 2014-08-01 2014-11-26 西安交通大学 一种加工质量影响因素敏感性分析和质量控制方法
CN204594418U (zh) * 2015-03-05 2015-08-26 广州机械科学研究院有限公司 一种涂胶机器人胶线自动检测装置
CN105750754A (zh) * 2016-05-06 2016-07-13 广州市精源电子设备有限公司 电阻点焊质量影响因素辨识方法与系统
CN205518428U (zh) * 2016-03-25 2016-08-31 单新旭 一种涂胶枪自动化枪头
CN106093057A (zh) * 2016-06-14 2016-11-09 上海贝特威自动化科技有限公司 一种在线涂胶检测方法
CN205808946U (zh) * 2016-07-04 2016-12-14 中国第一汽车股份有限公司 机器人涂胶质量在线视觉检测装置
KR20170026802A (ko) * 2015-08-28 2017-03-09 현대중공업 주식회사 작업 품질관리장치 및 방법
CN106949925A (zh) * 2017-05-02 2017-07-14 上海贝特威自动化科技有限公司 一种用于发动机、变速箱表面涂胶的在线视觉检测方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101433887A (zh) * 2008-12-16 2009-05-20 奇瑞汽车股份有限公司 一种整车玻璃涂胶设备及其涂胶生产方法
CN201625618U (zh) * 2010-03-11 2010-11-10 首钢莫托曼机器人有限公司 实时自动跟踪涂胶装置
CN104166757A (zh) * 2014-08-01 2014-11-26 西安交通大学 一种加工质量影响因素敏感性分析和质量控制方法
CN204594418U (zh) * 2015-03-05 2015-08-26 广州机械科学研究院有限公司 一种涂胶机器人胶线自动检测装置
KR20170026802A (ko) * 2015-08-28 2017-03-09 현대중공업 주식회사 작업 품질관리장치 및 방법
CN205518428U (zh) * 2016-03-25 2016-08-31 单新旭 一种涂胶枪自动化枪头
CN105750754A (zh) * 2016-05-06 2016-07-13 广州市精源电子设备有限公司 电阻点焊质量影响因素辨识方法与系统
CN106093057A (zh) * 2016-06-14 2016-11-09 上海贝特威自动化科技有限公司 一种在线涂胶检测方法
CN205808946U (zh) * 2016-07-04 2016-12-14 中国第一汽车股份有限公司 机器人涂胶质量在线视觉检测装置
CN106949925A (zh) * 2017-05-02 2017-07-14 上海贝特威自动化科技有限公司 一种用于发动机、变速箱表面涂胶的在线视觉检测方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
操金明等: "车身大范围细密封自动喷涂质量控制浅析", 《2015年中国汽车工程学会涂装技术分会学术年会》 *
朱力友等: "密封胶机器人全自动涂胶若干问题解析", 《汽车工艺与材料》 *
林粤科: "面向涂胶机器人的胶线质量模型研究", 《机床与液压》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8452552B2 (en) Method for testing a vibration damper of a motor vehicle in the installed state, and vibration damper-test system for a motor vehicle
CN102854191B (zh) 高速铁轨表面缺陷的实时视觉检测与识别方法
CN105364266B (zh) 一种机械臂运动轨迹调整系统及方法
CN108527332A (zh) 一种基于结构光视觉传感器的焊缝轨迹离线校准方法
CN102788704A (zh) 基于驾驶员模型的汽车操纵稳定性检测系统及检测方法
US20210024075A1 (en) Detection of a hands-off situation through machine learning
CN101464219A (zh) 基于多传感器数据融合技术的rmg啃轨故障诊断方法
CN103218296A (zh) 一种充分检测空指针引用缺陷的方法
CN108415009A (zh) 一种列车速度计算方法及系统
CN107895372A (zh) 一种用于机器人涂胶检测的胶条骨架线自动示教方法及系统
CN108010157A (zh) 一种应对细密封涂胶质量波动的检测方法和装置
JP4867236B2 (ja) 塗布状態の検出装置
CN110530273A (zh) 基于结构光测量的涂胶信息检测方法
CN106394245A (zh) 一种车速控制方法及装置
CN112744293A (zh) 方向盘零位偏差角度测量方法及车辆
CN111665257A (zh) 胶型检测扫描系统及其检测方法
KR102094105B1 (ko) 다수 개의 매개변수에 의한 철도 차량의 진단 시스템 및 그에 의한 철도 차량의 안전 진단 방법
CN104849029A (zh) 一种遮阳板测试系统
CN116934062A (zh) 一种基于多元融合的信息处理系统及方法
KR101693183B1 (ko) 프라이머 도포 및 도포 상태 검사 시스템
CN108941848A (zh) 平面自主移动焊接机器人焊缝初始检测定位系统
CN111846275B (zh) 一种航空器清洁管理系统
US6353777B1 (en) Path correction for lane change analysis
CN115705645A (zh) 在表面改性工艺过程中确定缺陷尺寸的方法和装置
CN115266161A (zh) 车辆喷涂机器的污染检测方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180508