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。