基于机器感知技术对于电池模组的精密装配质量控制
时间：2023-02-25 16:10:06 来源：千叶帆 本文已影响人
刘清华 徐啸顺 陈成 林立 朱烨添
(上汽通用汽车有限公司，上海 201208)
为了更好地响应市场对新能源汽车的需求，车企需要更多、更快地实现新能源项目的上线投产，并确保在较高产能自动化工艺下的质量长期稳定受控、无高额零部件报废。相对传统动力总成产品，新能源电池包的装配质量控制要求更加艰巨，一旦出现问题则会发生极为严重的质量和安全事故，因此对其装配全过程的质量控制是一项极其重要的工作[1]。尤其是电芯模组在装配成包的过程中，零件尺寸较大、对外力挤压非常敏感，更是装配质量控制的关键步骤[2]。考虑到电池装配工艺与传统发动机、变速箱机装配工艺差异较大，以往质量控制手段和技术不能生搬硬套，需要进一步开发符合产品特点的自动化、数字化、智能化工艺。
在高产能生产线中，电池装配主要依赖于各类自动化设备，而且从质量稳定性和可追溯性来看，合理利用机器视觉和力觉等机器感知技术，可以高可靠性、高效率地实现精密装配和质量控制。机器人自动装配需要克服AGV等引起的定位误差，和多个大尺寸零件公差波动所造成的累积误差，严格保证装配压力和位置误差在极小范围内，从而完成装配过程。
常规的人工方案虽可基本项目满足产能要求，但按以往管控手段监控部分失效类型，会使产品质量发生难以严控的波动。因此需要研究使用视觉和力觉等机器感知技术，实现电池模组的精密装配和质量控制。
机器视觉技术在装配技术中主要用于引导机器人、伺服机构等运动机构，完成对特定零件的装配应用[3];通常在装配精度要求不高的情况，可直接视觉定位后使机械装置按照偏移值去装配。但在公差较小、甚至过盈配合的情况下，光有视觉引导是不够的，机器人需具备柔性装配能力。机器人在精密装配应用中体现的柔顺性，主要使用两种方式实现，分为主动柔顺和被动柔顺。被动柔顺是指通过安装在机械臂末端的被动柔顺机构实现，如学者提出的被动RCC(Remote Center of Compliance)装置[4]等。主动柔顺主要包括阻抗控制、刚度控制、导纳控制以及力/位混合控制[5]：
(1)阻抗控制与刚度控制主要通过关节力矩传感器实现[6]。阻抗控制器建立了机械臂末端阻抗参数与环境作用力的关系，当环境力施加在机械臂上，机械臂产生期望位置与实际位置的偏差，通过阻抗关系计算得到理想的接触力，最后由关节力矩环实现力矩控制；
刚度控制是将笛卡尔空间的刚度关系通过转换关系得到关节层的刚度，在单个关节处实现该刚度，从而实现笛卡尔空间的柔顺。
(2)导纳控制和力/位混合控制主要通过末端安装力传感器感知接触力的变化实时调整机器人的位置[7]。其中导纳控制感知到末端力后通过导纳关系得到期望的末端位置，从而实现末端的柔顺；
力/位混合控制是将末端任务空间划分位执行位置控制的位置空间和执行力控制的力空间，按需进行位置控制或力控制。如在进行工件抛光时，在工件表面的切线方向运行事先规划好的抛光轨迹，在工件表面的法线方向进行力控制，来控制工件与抛光砂纸之间的接触力，保证抛光效果[8]。
本文介绍基于智能感知技术的电池模组精密装配质量控制，首先对模组装配工艺进行了主要研究，其次详细介绍了机器视觉与智能力觉的应用原理基础，然后根据工艺特点实现了详细的装配流程，最后对部分装配过程进行力和位置的数据展示和分析。
2.1 电池模组装配工艺分析
如图1所示，机器人末端携带力传感器，抓取模组后，将两侧定位孔配合装入底板的两个定位销中，对电池包定位尺寸链进行分析，该定位销孔的装配间隙最小±0.5 mm左右，单侧间隙最大小于1 mm，装配模组上下两侧定位销孔及左右两侧螺纹支撑框架孔同时进入装配位置，且装配深度20 mm左右。模组电池在装配时的重量达50 kg，所需力控精度要求中等。
图1 模组装配示意图
2.2 机器视觉定位技术原理
本工位使用发那科机器人公司的二维灰度相机产品iRVision进行视觉预定位[9]，使用模板匹配技术进行特征提取。模板匹配是机器视觉常用的视觉工具，用于在较大图像空间范围中搜索和查找模板图像位置的方法，简单理解，模板匹配即通过现有图像模板去与图片进行比较，找出图像中所需要匹配的内容。通常模板匹配的实现方式可以分为：平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等方法。以平方差匹配法为例，其计算方式如公式(1)所示，其中R(x,y)为结果矩阵，T(x′,y′)为模板图像矩阵，I(x,y)为源图像矩阵。该公式表达含义为模板图像减去所覆盖的源图像范围内像素之差的平方和，如果结果值越接近0，说明匹配程度越高。
(1)
在本次视觉应用中预先进行相机标定；
其次进行视觉取像，根据图像的边缘特征建立模板，如图2中边缘特征及处理后轮廓图所示；
根据该边缘制作图像模板，再次定位时根据模板寻找匹配合格的特征，最后得到匹配位置与模板的偏移值，用于引导机器人装配。视觉定位模板后，通过VR[i]视觉变量存储模板定位的偏差值，随后在发那科机器人示教程序(.TP文件)的轨迹程序中将视觉偏移VR[i]加入位置偏移，机器人即可移动到特征点位置。
图2 特征原图及处理后轮廓特征
2.3 机器感知技术在精密装配方案选型设计
电池模组机器人自动装配同时对机器人及力传感器应用提出了较高的要求，需要力控方案的精度足够高、力觉搜索效率高。在电池包装配应用中，需要对机器人安装高精度力觉传感器和相应力觉软件，合理搭配力觉轨迹和参数，满足超大负载和高产能压力前提下的高精度定位和高敏感性力控功能，并对机器人各轴力觉数据进行监控记录。
为完成模组力控装配，本文从带载能力、力控精度、方案价格、工作范围等方面对关节内置力传感器机器人装配与法兰末端力传感器精密装配两种大类方向进行比较。其中关节内置力传感器机器人装配带载荷能力、工作范围中等，其力控精度相对较高，但方案成本也较高；
法兰末端安装力传感器精密装配方案带载能力、工作范围较好，成本也较为适中，但高力控精度的实现相比前方案难度更大。
表1 各类精密装配方案对比表
2.4 机器力觉精密装配理论模型
对于50 kg左右的模组自动装配工位，通常加上夹爪重量，机器人需达到120 kg左右的负载。综合上述关节内置力传感器机器人装配与法兰末端力传感器装配方案的比较，本文精密装配选择法兰末端安装六维力传感器的精密装配方案，工业机器人选型确认为FANUC R2000iB/210F，重复精度0.2毫米，力传感器选型FS250A[9]。
该种工业机器人搭配六维力传感器用于装配应用的控制方式主要是力/位混合控制方式，其控制框架如图3所示。其中S为对称矩阵，元素为0和1，力控的方向，S相应的位置为1；
位置控制的方向，相应位置为0；
S′为取反，从而实现在不同方向上进行位置或者力控制。如在进行孔搜索阶段，搜索的接触面的法向执行力控制，保证接触力；
接触面的平面方向执行位置控制，执行规划好的搜索轨迹。
图3 机器人力位混合控制图
3.1 应用机器感知技术的精密装配流程
如图4所示，电池模组两侧均有定位销安装孔，托盘存在安装销用于两侧的轴孔装配，自动装配需首先定位两侧销的位置，编写轨迹程序使发那科机器人移动到预先设定位置，使用iRVision相机进行特征获取，得到偏移值后引导机器人至装配位置，运行力觉控制程序。因本案例中，需同时对准左右两侧的销孔才可以完成装配，坐标系设置考虑在两孔中间建立Z向垂直于模组地面的工具坐标系，如图5所示。如此可在视觉定位偏移的情况下，使用Z方向旋转搜索的力控策略完成对于轴孔装配的高效搜索。
图4 模组装配孔特征
图5 工具坐标系设置
力觉装配工艺过程分为两个阶段，根据装配工艺特点，本方案选择了离合器搜索策略(Clutch Force Control)和轴孔装配搜索(Shaft Force Control)两种力觉搜索装配策略。其中离合器搜索策略是在绕装配轴方向进行旋转和在装配轴方向施加推压力进行面搜索和匹配，该策略适合用于齿轮啮合类装配应用，如组装汽车的变速箱部件离合器的装配；
轴孔装配策略是在装配轴方向有部分倾角和在装配轴方向施加推压力，该装配策略主要是在进行圆柱和定位销等圆柱形状装配配合时使用。
图6 离合器搜索策略和轴孔装配策略
装配第一阶段，在搜索两侧销时需同时使得销孔进销轴，故此处选择的力控策略是离合器装配策略(Clutch Force Control)，它可以指定Z轴向的旋转搜索，同时Z轴正方向施加一定的推压力，当销孔刚接触销轴时确保销轴能够迅速顺畅滑入销孔。当第一阶段销控销轴配合好后，选择轴孔装配策略(Shaft Force Control)，完成第二阶段的销轴完全装配到位；
如果力控参与过程中力控装配不合格(如受力过大)会触发Z轴反方向的轴孔装配策略，进行抬高退销动作，从而开始第二次的力控装配尝试。
机器人对电池包力觉精密装配的流程如图7所示。首先进行二维视觉预定位，结合通过自动曝光重试提高开动率。模板匹配定位成功后，判断得到的视觉偏移补偿值VR[i]是否在合理范围内。若合理即可开始第一阶段进销的离合器(Clutch FC)搜索策略，搜索成功与否的判断是通过装配位置的深度(即Z轴坐标位置)来决定的。如果没有成功，则回到初始的位置重新开始，直至深度达到且此时机器人的坐标位置在合理范围内，即可开始轴孔(Shaft FC)装配策略。此阶段判断其是否装配到位的条件也是深度，不过此时装配的深度已经较深，孔与销轴的位置配合间隙较小，如果出现装配时间超出限定值，却配合深度还不足的情况，需沿装配Z轴负方向(即向上)退出，回到初始点重试装配直至装配深度合格或次数过多后报警。
图7 基于机器感知技术的模组精密装配流程图
该装配方案中，无论力控装配成功与否，整个装配过程中接触部分全程由力控程序参与，力控程序参数严格控制使得整个装配过程中模组受力均控制在一定范围内，一般为10 N到15 N左右。同时开启装配过程中装配数据的记录，便于分析规律和事后追溯，从而确保产品质量。
3.2 机器感知设备的软硬件集成
整合以上力传感器的装配分析，最终形成了在现场实施完整的发那科力传感器装配方案。如图所示，其中包括力传感器、夹爪机构、电池模组和电池包底壳等。每个完整电池包需安装若干个模组，包括多个长模组和少量短模组，需要根据工艺尺寸特点为每个模组设计了不同装配策略参数，确保此工位开动率良好。
图8 精密装配现场实施情况
3.3 装配过程的感知数据采集监控和分析优化
装配过程的数据是优化装配参数、质量追溯的基础，因此需把每段力控的数据记录和长期存储，用于装配分析和改进。如图9所示，分别记录了在第一段离合器搜索过程中的位置信息，分别包括机器人TCP在装配过程中X、Y、Z坐标值的变化。该力控装配过程主要分为三个步骤，第一步0 s～3 s，机器人根据视觉补偿到达开始装配位置进行轴孔搜索，此时底壳定位销与模组定位孔会因视觉及零件定位误差难以直接完成配合，因此前3s时间用于轴孔对准；
第二步3 s～4 s，3 s之后Z方向位移出现快速变化过程，此时表述销孔搜索完成，销孔快速滑入销轴倒角位置，此时模组孔与定位销装配深度约为3 mm；
第三步4 s～17 s，该步骤实现销与孔稳步配合，X、Y值会在一定的位置范围内波动适应装配，Z向配合不断加深直到Z轴位置到达装配深度，此时该段力控程序顺利结束。
图9 a)X轴位置 b)Y轴位置 c)Z轴位置
同理我们记录了轴孔装配策略中Z方向受力和Z方向位置信息以及X、Y两个方向上的旋转角度Rx、Ry；
该装配策略过程同样可以看成三个步骤，第一步0 s～5 s，Rx、Ry发生了较大幅度的空间调整，Z轴位置缓慢下降,机器人将工件逐步下压，装配顺利进行；
第二步5 s～27 s，机器人在Z轴值为0.315 m左右会有一段停留，X、Y轴的转动方向也不断在调整，该过程因空间、受力原因装配卡滞,直到时间27 s左右机器人各个方向上力被安全释放；
第三步27 s～31 s机器人Z方向受阻力减少，继续实施轴孔装配，摆动的X、Y转动方向也调整回到原位，直到机器人Z方向深度到达装配深度，整个装配过程完成，模组孔与托盘定位销完成彻底配合。
a)X轴转角Rx b)Y轴转角Ry
由此可见，装配过程中所有数据均有效监控和记录，亦可用于数据的跟踪记录与参数的优化。如可以通过数据分析可知，适当增加Z轴施加的下压力使得其能减少Z轴停留的时间，更迅速地完成机器人自动化装配。
通过合理应用机器人和机器感知技术实现大负载高速精密装配，完成了项目的上线运行并成功生产大批量的电池包成品，可靠避免了电芯、模组和电池包因最终装配过程失控引起质量问题和物料报废。合理运用成熟的机器人和视觉、力觉等感知技术，只增加少量的设备投资，就有效的控制了电芯、模组、电池包等新能源产品质量。
随着机器感知技术的不断引入，未来还将进一步地在各个生产环节中提高生产效率和质量控制，并在复杂装配应用中更好地替代人工，实现自动化、智能化生产。
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