CN112923850A - 一种汽车dts测量数据分析的方法 - Google Patents
一种汽车dts测量数据分析的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112923850A CN112923850A CN202110118288.2A CN202110118288A CN112923850A CN 112923850 A CN112923850 A CN 112923850A CN 202110118288 A CN202110118288 A CN 202110118288A CN 112923850 A CN112923850 A CN 112923850A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dts
- measurement data
- tolerance
- data
- virtual
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 13
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 8
- 238000012938 design process Methods 0.000 claims description 7
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000013481 data capture Methods 0.000 claims description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/14—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring distance or clearance between spaced objects or spaced apertures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/26—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes
- G01B11/27—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes for testing the alignment of axes
Abstract
本发明提供了一种汽车DTS测量数据分析的方法，属于汽车技术领域。它解决了现有的技术无法对未组装件进行提前预判的问题。本汽车DTS测量数据分析的方法包括如下步骤：对不同批次整车的各装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值进行实测；根据上一步骤中实测的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值建立虚拟整车模型，根据虚拟整车模型计算获得虚拟DTS公差值；将实测的DTS公差值与根据虚拟整车模型计算获得的虚拟DTS公差值根据相同特征点进行对比分析，记录各批次整车的超差特征点；针对超差趋势相同的特征点，通过控制系统中层级预设和特征点数据抓取进行问题分析，确定问题根源。本发明能够全面且快速预判未组装件装车后的整车DTS状态。
Description
技术领域
本发明属于汽车领域，涉及一种汽车DTS测量数据分析的方法。
背景技术
DTS英文全称是Dimension Technical Specifications,中文名称为尺寸技术规范。它的主要作用是为了在汽车设计过程中，定义程序、多变的需求以及间隙、面差以及相关公差。
随着我国汽车产业的快速发展，消费者对车辆的外观品质及性能提出了更高的要求，汽车制造商也更加关注车身制造的质量。由于整车制造过程环节众多，尺寸偏差在冲压、焊接、装配过程中不断的累积和传递，整车的偏差难以控制。为了保证车身外观质量及车辆性能的达成，很多企业目前广泛应用尺寸技术规范DTS的测量和控制技术来开展尺寸工程工作，然而大部分都是处于发现问题解决问题的层面，很少有预防性发现和解决问题。作为尺寸管控的关键，更多时候需要能在未装车时候就能批量预判零件或者工艺问题而不把问题带到在线生产过程。就大多数主机厂现有状况，无法批量预判，还是处于发现问题解决问题的阶段。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的上述问题，提出了一种汽车DTS测量数据分析的方法，其所要解决的技术问题是：如何全面且快速预判未组装件装车后的整车DTS状态，同时对造成的超差点进行溯源，找到问题根源。
本发明的目的可通过下列技术方案来实现：一种汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
A、对不同批次整车的各装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值进行实测；
B、根据步骤A中实测的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值建立虚拟整车模型，根据虚拟整车模型计算获得虚拟DTS公差值；
C、将步骤A中的DTS公差值与步骤B中获得的虚拟DTS公差值根据相同特征点进行对比分析，记录各批次整车的超差特征点；
D、针对超差趋势相同的特征点，通过控制系统中层级预设和特征点数据抓取进行问题分析，确定问题根源。
本汽车DTS测量数据分析的方法通过将实测的DTS公差值和基于实测数据的虚拟整车模型所计算的虚拟DTS公差值进行对比分析，针对超差趋势相同的特征点，即指不同批次的超差点都相同，由此来排除个别批次因为特殊情况导致的偏差，通过控制系统深入分析问题根源，确定零件问题、工艺问题或者设计问题，能够根据问题根源全面且快速预判未组装件装车后的整车DTS状态并指导未装车件的批量预整改，对未适应的工艺或者设计进行提前预判及时整改，尽量少的问题带入到在线生产，提高车辆的装配精度和效率。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤A中，采用三坐标测量方式获取当前批次各整车装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤A中，采用激光扫描拟合点云方式获取当前批次各整车装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤B中，虚拟整车模型根据以下公式进行建立，
式中，xi为多台车测量数据，μ为多台车测量数据的平均值，N为多台车测量数据的数量；σ为标准差。σ水平越高，过程满足质量要求的能力就越强；反之，σ水平越低，过程满足质量要求的能力就越低。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤C中，DTS公差值与虚拟DTS公差值的对比包括针对不同批次不同装配部件所测的间隙、面差和平行度所进行的相同特征点对比。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤C中，还包括：对各批次整车的超差特征点进行显示。便于在实现自动分析的同时，工作人员可及时发现问题。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤D中，控制系统中层级预设包括预先存储的整个装车流程工艺集成和各种采集方式集成。集成整个装车流程工艺和各种采集方式，其相当于集成了所有过程数据，根据这些数据可更有效的确认问题根源，提高预判的精确度。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤D中，所述整个装车流程工艺集成包括各装车部件的制造工艺过程数据、装配过程数据和设计过程数据。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤D中，通过控制系统中层级预设和特征点数据抓取进行问题分析的操作包括：
根据超差趋势相同的特征点，从控制系统中层及预设中抓取与特征点对应的制造工艺过程数据、装配过程数据、设计过程数据以及各种采集方式应用的数据；
通过对这些过程数据进行逐层分析，从而确定问题点是设计问题、工艺问题还是零件问题。
在上述的汽车DTS测量数据分析的方法中，在所述步骤D中，还包括：根据问题根源发送整改指令给相应的工作部门，整改指令包括整改内容、整改方向以及整改时间。
与现有技术相比，本汽车DTS测量数据分析的方法具有以下优点：
1、本发明是基于实车在线DTS测量和虚拟匹配模型的DTS值进行对比分析。针对问题趋势一致的问题根源自动追踪，将未进行装车的问题零件或者工艺进行批量预整改，实现预防性分析判断和整改，有效减少在线生产问题发生。
2、本发明能够同时让这种分析和对比自动化集成，通过系统集成测量数据、基于实测数据的虚拟模型，自动对比差异显示，针对问题点可以同时进行问题深追，能够快速分析判断问题所在，能够有效预指导未装车零件以及工艺的批量整改。
附图说明
图1是本发明的控制流程图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例一：
如图1所示，本汽车DTS测量数据分析的方法包括如下步骤：
对不同批次整车的各装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值进行实测；
其实测的方式可采用三坐标测量方式进行测量。三坐标为常规测量方式，用于采集到具体数字偏差。其具体可以采用三坐标测量机进行测量操作，三坐标测量机通过一个叫做测头的传感器接触工件测量，所获得的数据可以与工件或某一工件特征(如孔)的尺寸描述结合在一起。通过这些尺寸描述，就比较容易地确定工件或特征是否超差。
除此之外，还可以采用照相机进行图像摄取，通过对图像的识别分析来获取上述实测数据。
根据上一步中实测的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值建立虚拟整车模型，根据虚拟整车模型计算获得虚拟DTS公差值；虚拟整车模型根据以下公式进行建立，用于计算出哪里DTS公差超差，确定批量模拟实际装车问题；
式中，xi为多台车测量数据，μ为多台车测量数据的平均值，N为多台车测量数据的数量；σ为标准差。
将上述步骤中实测的DTS公差值与通过虚拟整车模型计算获得的虚拟DTS公差值根据相同特征点进行对比分析，记录各批次整车的超差特征点；DTS公差值与虚拟DTS公差值的对比包括针对不同批次不同装配部件所测的间隙、面差和平行度所进行的相同特征点对比。特征点就是间隙、面差和平行度等，通过抓取名称、测点编号等预先设定好的规则，进行相同名称或者测点对比。对比结果自动进行显示，显示各批次整车的超差特征点。具体显示方式可以多样，如显示超差趋势、超差排序。
针对超差趋势相同的特征点，通过控制系统中层级预设和特征点数据抓取进行问题分析，超差趋势是指不同批次的超差趋势需要相同，目的是排除个别批次因为特殊情况导致的偏差，问题分析具体操作为：根据超差趋势相同的特征点，从控制系统中层及预设中抓取与特征点对应的制造工艺过程数据、装配过程数据、设计过程数据以及各种采集方式应用的数据；通过对这些过程数据进行逐层分析，从而确定问题点是设计问题、工艺问题还是零件问题，从而确定问题根源。
在确定问题根源后，根据问题根源发送整改指令给相应的工作部门，整改指令包括整改内容、整改方向以及整改时间。
在形成整车外形之前，需要对各装配部件进行制造冲压、将各装配部件进行组装，而且整车装配部件非常多，每个部分都会有相关人员负责，因此，本实施例中，控制系统还会存储各个工作步骤的归属人员，在发现问题时，能够知道相应人员进行问题整改。
在本实施例中，控制系统中层级预设包括预先存储的整个装车流程工艺集成和各种采集方式集成。其中，整个装车流程工艺集成包括各装车部件的制造工艺过程数据、装配过程数据和设计过程数据。集成整个装车流程工艺和各种采集方式，其相当于集成了所有过程数据，根据这些数据可更有效的确认问题根源，提高预判的精确度。
本汽车DTS测量数据分析的方法的工作原理为：通过三坐标测量方式对不同批次整车的各装配部件进行测量，获得尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值，DTS公差值包括间隙、面差、平行度等方面的公差数据；同时，基于三坐标测量方式获得尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值进行虚拟整车模型建立，并根据虚拟整车模型计算虚拟DTS公差值，将实测的DTS公差值和基于实测数据的虚拟整车模型所计算的虚拟DTS公差值进行对比分析，具体为抓取实测DTS公差值和虚拟DTS公差值中相同名称或相同测点的公差值进行一一对比，如实测的DTS公差值存在超差时，虚拟DTS公差值中的相同特征点也存在超差时，则判断为该特征点存在超差，若同一批次整车的该特征点都存在这个超差问题，则进行记录，并对以后的各批次整车进行DTS公差超差判断，在不同批次中的同一特征点都存在超差问题时，则认为该特征点为超差趋势相同的点，针对超差趋势相同的特征点才进行问题分析，以排除个别批次因为特殊情况导致的偏差。在对比结果为存在公差超差时，针对超差趋势相同的特征点，通过控制系统深入分析问题根源，分析是把平时散点的工作系统集成在一起，如预先存储的整个装车流程工艺集成和各种采集方式集成，整个装车流程工艺集成又具体包括各装车部件的制造工艺过程数据、装配过程数据和设计过程数据，控制系统在进行自动化分析时，根据存在超差问题的特征点抓取相应的工艺集成数据以及采集方式的集成数据，通过逐层深入分析，找到问题根源，如找到差异的问题是在工艺问题、设计问题还是零件问题，根据找到的具体问题点，发出整改指令，整改指令包括整改内容、整改方向、整改时间和整改人员，通过指导相应人员进行问题整改，整改后系统识别是否整改到位。通过本方案能够根据问题根源全面且快速预判未组装件装车后的整车DTS状态并指导未装车件的批量预整改，对未适应的工艺或者设计进行提前预判及时整改，尽量少的问题带入到在线生产，提高车辆的装配精度和效率。
实施例二：
本实施例中的技术方案与实施例一中的技术方案基本相同，不同之处在于，在所述步骤A中，采用激光扫描拟合点云方式获取当前批次各整车装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (10)
1.一种汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：
A、对不同批次整车的各装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值进行实测；
B、根据步骤A中实测的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值建立虚拟整车模型，根据虚拟整车模型计算获得虚拟DTS公差值；
C、将步骤A中的DTS公差值与步骤B中获得的虚拟DTS公差值根据相同特征点进行对比分析，记录各批次整车的超差特征点；
D、针对超差趋势相同的特征点，通过控制系统中层级预设和特征点数据抓取进行问题分析，确定问题根源。
2.根据权利要求1所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤A中，采用三坐标测量方式获取当前批次各整车装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值。
3.根据权利要求1所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤A中，采用激光扫描拟合点云方式获取当前批次各整车装配部件的尺寸测量数据、装配关系以及DTS公差值。
4.根据权利要求1或2或3所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤B中，虚拟整车模型根据以下公式进行建立，
式中，xi为多台车测量数据，μ为多台车测量数据的平均值，N为多台车测量数据的数量；σ为标准差。
5.根据权利要求1所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤C中，DTS公差值与虚拟DTS公差值的对比包括针对不同批次不同装配部件所测的间隙、面差和平行度所进行的相同特征点对比。
6.根据权利要求5所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤C中，还包括：对各批次整车的超差特征点进行显示。
7.根据权利要求1所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤D中，控制系统中层级预设包括预先存储的整个装车流程工艺集成和各种采集方式集成。
8.根据权利要求7所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤D中，所述整个装车流程工艺集成包括各装配部件的制造工艺过程数据、装配过程数据和设计过程数据。
9.根据权利要求8所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤D中，通过控制系统中层级预设和特征点数据抓取进行问题分析的操作包括：
根据超差趋势相同的特征点，从控制系统中层及预设中抓取与特征点对应的制造工艺过程数据、装配过程数据、设计过程数据以及各种采集方式应用的数据；
通过对这些过程数据进行逐层分析，从而确定问题点是设计问题、工艺问题还是零件问题。
10.根据权利要求9所述的汽车DTS测量数据分析的方法，其特征在于，在所述步骤D中，还包括：根据问题根源发送整改指令给相应的工作部门，整改指令包括整改内容、整改方向以及整改时间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110118288.2A CN112923850A (zh) | 2021-01-28 | 2021-01-28 | 一种汽车dts测量数据分析的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110118288.2A CN112923850A (zh) | 2021-01-28 | 2021-01-28 | 一种汽车dts测量数据分析的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112923850A true CN112923850A (zh) | 2021-06-08 |
Family
ID=76167980
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110118288.2A Pending CN112923850A (zh) | 2021-01-28 | 2021-01-28 | 一种汽车dts测量数据分析的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112923850A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113722836A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-11-30 | 广域铭岛数字科技有限公司 | 焊装尺寸管理方法、系统、设备及介质 |
| CN113739701A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-03 | 广域铭岛数字科技有限公司 | 图像化显示测点的方法、系统、设备及介质 |
| CN113916555A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-11 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统 |
| CN113916555B (zh) * | 2021-10-15 | 2024-05-03 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105427317A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-23 | 武汉大学 | 一种适用于多视角自动化配准多站地面激光点云数据的方法 |
| CN207036296U (zh) * | 2017-08-21 | 2018-02-23 | 合肥融讯电子科技有限公司 | 一种基于dts的光缆测温预警系统 |
| CN110531392A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-12-03 | 南京航空航天大学 | 一种基于ppp算法的高精度定位方法和系统 |
| CN111723125A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-09-29 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 快速进行汽车dts测量数据分析的方法及系统 |
| CN111914390A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-11-10 | 浙江联控技术有限公司 | 一种车辆装配的预判方法、装置及计算机存储介质 |
| CN112231827A (zh) * | 2020-09-22 | 2021-01-15 | 一汽奔腾轿车有限公司 | 一种汽车外观尺寸感知质量评价方法 |
-
2021
- 2021-01-28 CN CN202110118288.2A patent/CN112923850A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105427317A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-23 | 武汉大学 | 一种适用于多视角自动化配准多站地面激光点云数据的方法 |
| CN207036296U (zh) * | 2017-08-21 | 2018-02-23 | 合肥融讯电子科技有限公司 | 一种基于dts的光缆测温预警系统 |
| CN110531392A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-12-03 | 南京航空航天大学 | 一种基于ppp算法的高精度定位方法和系统 |
| CN111723125A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-09-29 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 快速进行汽车dts测量数据分析的方法及系统 |
| CN111914390A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-11-10 | 浙江联控技术有限公司 | 一种车辆装配的预判方法、装置及计算机存储介质 |
| CN112231827A (zh) * | 2020-09-22 | 2021-01-15 | 一汽奔腾轿车有限公司 | 一种汽车外观尺寸感知质量评价方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 刘杨等: "基于3DCS的车身前部偏差仿真分析", 《生产装备》 * |
| 张兵: "DTS设计、仿真分析和测量技术", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技II辑》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113722836A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-11-30 | 广域铭岛数字科技有限公司 | 焊装尺寸管理方法、系统、设备及介质 |
| CN113739701A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-03 | 广域铭岛数字科技有限公司 | 图像化显示测点的方法、系统、设备及介质 |
| CN113916555A (zh) * | 2021-10-15 | 2022-01-11 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统 |
| CN113916555B (zh) * | 2021-10-15 | 2024-05-03 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种车辆的尺寸偏差处理方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112923850A (zh) | 一种汽车dts测量数据分析的方法 | |
| CN110108208B (zh) | 五轴非接触式测量机的误差补偿方法 | |
| CN111862037A (zh) | 基于机器视觉的精密孔类零件几何特征检测方法及系统 | |
| US20140100696A1 (en) | Working method using sensor and working system for performing same | |
| US8942837B2 (en) | Method for inspecting a manufacturing device | |
| CN109848989B (zh) | 一种基于红宝石探针的机器人执行末端自动标定及检测方法 | |
| CN103196918A (zh) | 一种汽车空调控制面板的按键装配检测方法 | |
| CN112907556A (zh) | 一种基于机器视觉的旋转刀具磨损量自动测量方法 | |
| CN104316530A (zh) | 一种零部件检测方法及应用 | |
| CN115546125A (zh) | 一种基于点云信息的增材制造熔敷层的误差检测并对轨迹纠偏的方法 | |
| Ali et al. | Application of machine vision in improving safety and reliability for gear profile measurement | |
| CN115753791B (zh) | 基于机器视觉的缺陷检测方法、装置以及系统 | |
| CN113504239A (zh) | 一种品质管控数据分析方法 | |
| CN110969357A (zh) | 一种铝合金机加工零件孔洞视觉检测方法 | |
| CN108168459B (zh) | 一种汽车轮毂识别匹配方法 | |
| CN112857216B (zh) | 紧固件尺寸合规性检验方法、检测设备、检测系统及介质 | |
| CN111475016A (zh) | 一种基于计算机视觉的装配过程几何参数自适应测量系统及方法 | |
| Kholkhujaev et al. | Non-contact articulated robot-integrated gap and flushness measurement system for automobile assembly | |
| CN111368376B (zh) | 基于高斯过程模型的圆形轮廓误差监控方法 | |
| CN110021027B (zh) | 一种基于双目视觉的切边点计算方法 | |
| CN111813044B (zh) | 一种基于s试件加工误差的数控机床动态误差溯源方法 | |
| CN107063157A (zh) | 一种汽车钣金件基准坐标系的建立方法 | |
| Ramaswami et al. | A multivariate statistical analysis of sampling uncertainties in geometric and dimensional errors for circular features | |
| Mühlbauer et al. | An Approach to Progress Monitoring of Industrial Manual Processes Based on Camera Recordings and Object Interactions | |
| TWI755189B (zh) | 去毛邊軌跡提取方法及其系統 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210608 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |