面对汽车轮毂复杂形面与0.1mm级跳动公差，如何选择高效非接触测量系统提升产线质检水平？【自动化生产】

1. 基于车轮的基本结构与技术要求

汽车车轮是车辆的关键部件，它不仅仅是一个简单的圆形物体，更是一个集成了多种功能和精密几何形状的复杂结构。想象一下，车轮就像是汽车的“鞋子”，它的每一个部分都必须精准无误，才能确保车辆行驶时的平稳、安全和性能。

从结构上看，一个典型的汽车车轮主要由以下几部分组成：

• 轮辋 (Rim)：这是轮胎安装的部位，其边缘形状直接影响轮胎的装配和密封。

• 轮辐 (Spokes/Disc)：连接轮辋和轮毂的结构，负责承受车辆的重量和传递制动力。

• 轮毂安装面 (Mounting Face)：车轮与车辆轴承连接的平面，其平整度和尺寸精度至关重要。

• 中心孔 (Center Bore)：车轮与车轴定位配合的孔，保证车轮在车轴上的同心度。

• 螺栓孔 (Bolt Holes)：用于固定车轮的螺栓孔，其位置和直径精度影响安装的牢固性。

在汽车制造生产线上，对车轮的质检要求非常严格，因为任何微小的偏差都可能导致行驶不稳、轮胎磨损不均甚至安全隐患。主要的检测项目包括：

• 尺寸精度：轮辋直径、宽度、螺栓孔距（PCD）、中心孔直径、安装面厚度等，这些都必须符合设计公差。就像量衣服尺码一样，车轮的各个“尺码”都要刚刚好。

• 形位公差：

  • 径向跳动 (Radial Runout)：车轮旋转时，轮辋外圆或轮胎接地面的径向波动量。想象一下，如果一个盘子旋转时不是完美的圆，而是有点“椭圆”，就会有径向跳动，导致车辆抖动。

  • 轴向跳动 (Axial Runout)：车轮旋转时，轮辋侧面或安装面轴向的波动量。这就像盘子在旋转时左右晃动，会导致车辆跑偏。

  • 圆度、圆柱度：轮辋、中心孔等关键部位的几何形状必须接近完美的圆或圆柱。

  • 平面度：轮毂安装面的平面度，确保车轮与车轴的紧密贴合。

• 表面缺陷：铸造缺陷（如气孔、夹渣）、加工痕迹（如划痕、刀痕）、漆面质量等。这些不仅影响美观，还可能降低强度。

• 平衡性：车轮的质量分布必须均匀，否则会导致高速行驶时的振动。

这些技术要求都指向一个核心目标：确保每一个下线车轮都能提供稳定、安全的驾驶体验。

2. 针对车轮的相关技术标准简介

针对车轮的质检，行业内有一系列严格的技术标准来指导和规范。这些标准并非只是简单的数字，它们定义了我们如何“看待”和“评价”一个车轮的质量，就像考试的评分规则一样。

• 径向跳动：它衡量的是车轮旋转一周时，其最外缘距离旋转中心的最远点和最近点之间的差异。评价方法通常是让车轮在专用的工装上旋转，并通过传感器实时监测轮辋或轮胎与基准点的距离变化，取最大值和最小值之差。如果跳动过大，车轮就会“颠簸着”转动。

• 轴向跳动：这个参数描述的是车轮在旋转时，其侧面相对于旋转轴线的摆动幅度。评价方法类似径向跳动，只是传感器监测的是车轮侧面的轴向位移。如果轴向跳动超标，车辆行驶时就会感觉“左右摇晃”。

• 圆度：特指车轮的关键圆形特征（如轮辋、中心孔）与理想圆的偏离程度。评价通常通过在多个角度测量半径，并计算最大与最小半径的差值，或者采用最小二乘法拟合圆，然后计算各点到拟合圆的偏差。

• 尺寸与形貌：包括轮辋宽度、直径、螺栓孔的位置精度、中心孔直径、轮毂安装面的平面度等。这些参数的评价通常依赖于高精度的测量设备，比如通过多个点或区域的坐标数据来计算特征尺寸，并分析其几何形状是否符合设计要求。

• 表面缺陷：是指车轮表面是否存在气孔、裂纹、划痕、压痕、异物等异常情况。评价方法通常是利用视觉系统捕捉图像，再通过图像处理算法识别并分类这些缺陷，判断其大小、形状和数量是否超出允许范围。

这些监测参数的定义和评价方法，都是为了确保车轮的每一个关键特性都在可控范围内，进而保证车辆的整体性能和驾乘安全。

3. 实时监测/检测技术方法

在汽车生产线上，为了应对车轮质检的挑战，提升定位精度和效率，非接触测量技术已经成为主流。这些技术就像是给我们的眼睛装上了“透视镜”和“显微镜”，能在不接触车轮的情况下，快速、精准地获取其各种数据。

(1) 市面上各种相关技术方案

激光三角测量技术

想象一下，你拿着一个激光笔，照射到墙上的一个点，然后你稍微移动一下激光笔，墙上的点也跟着移动。如果你的眼睛能非常精确地测量激光点在墙上移动的距离，就能知道你手移动了多少。激光三角测量技术就是这个原理。

它通过一个激光发射器向被测车轮表面投射一个激光点或者激光线。当这个激光点或激光线照射到物体表面时，会形成一个亮斑。一个高分辨率的图像传感器（比如CCD或CMOS相机）会从一个特定的角度（与激光发射器成一定夹角）去“看”这个亮斑。

工作原理与物理基础：

当被测物体与传感器之间的距离发生变化时，由于三角测量原理，激光光斑在图像传感器上的位置也会随之移动。传感器通过精确捕捉光斑在感光元件上的位置变化，结合固定的几何参数（如激光发射器与传感器的基线距离、传感器内部的光学焦距等），就可以反推出物体表面的精确距离。

对于激光点位移传感器，它主要测量的是一个点的距离，其基本几何关系可以简化为：

如果激光器和传感器之间有一个固定的基线距离 L，激光以一个已知角度 α 射出，并以 β 角度被传感器接收。当物体表面在距离传感器 Z 处时，激光点在传感器上的位置为 X。根据相似三角形原理，物体距离 Z 的微小变化 ΔZ 会导致光斑在传感器上位置 X 的微小变化 ΔX。

简化的数学关系可以表示为：Z = L * tan(α) （当传感器正对激光反射点时）

实际上，更通用和精确的计算会涉及到激光发射角、接收角和基线距离等复杂几何关系。在一个典型的激光三角测量系统中，物体距离 Z 与传感器上光点位置 X 的关系不是简单的线性，但传感器内部会进行校准和线性化处理。

Z = (L * f * sin(θ_L)) / (X * cos(θ_L) - f * sin(θ_L))其中，L 是激光发射器和图像传感器之间的基线距离，f 是图像传感器的有效焦距，θ_L 是激光发射角度，X 是激光点在图像传感器上的横向位置。

核心性能参数：

• 精度/重复精度：激光三角测量技术的精度通常能达到微米级别，优质的系统可以达到亚微米级别。

• 分辨率：优秀的产品分辨率可达量程的0.01%。

• 测量频率/采样速度：通常可以达到数千赫兹，适用于高速在线检测。

• 检测范围：从几毫米到数百毫米不等，可根据需求选择。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 高速度和高精度：能够快速获取大量的点数据，非常适合在线快速检测。

  • 非接触：避免了对被测物体造成磨损或损伤。

  • 灵活性：激光点传感器可以用于精确的距离测量，通过移动传感器或车轮，可以扫描出完整的轮廓或三维模型；激光线传感器则一次性获取一整条轮廓数据。

  • 紧凑性：一些激光位移传感器体积非常小巧，便于集成到空间有限的自动化产线中。

  • 多种激光选项：蓝光或UV激光可以有效应对高反射率或透明材料，以及高温物体。

• 局限性：

  • 表面影响：被测物体的表面颜色、粗糙度、反射率会影响测量结果，例如高反射率或吸光性强的表面可能会导致信号减弱或过强。

  • 遮挡问题：对于复杂曲面，一个方向的测量可能存在盲区。

  • 环境光干扰：强烈的环境光可能影响传感器的性能，需要采取遮光措施。

• 成本考量：单个激光点位移传感器成本相对较低，但如果要实现轮廓扫描或三维重建，可能需要配合机械扫描机构和额外的软件，整体系统成本会增加。激光轮廓传感器（激光线）成本相对更高，但能更快获取轮廓信息。

结构光三维扫描技术

设想一下，你不是投射一个点或一条线，而是投射一个有规律的图案（比如很多条纹或格子），就像把一张印有方格的纸贴在车轮上。当车轮表面有高低起伏时，这张“格子的纸”就会变形。两台相机从不同角度同时拍下这个变形的图案，然后通过计算这个图案的变形程度，就能还原出车轮表面的三维形状。

工作原理与物理基础：

结构光三维扫描技术的核心是向被测物体表面投射已知的光栅图案（如条纹、编码图案或点阵），然后通过至少一个（通常是两个）高分辨率摄像机捕获物体表面反射的这些图案。由于物体表面的三维形状，投射的图案在物体表面会发生形变。摄像机捕获到的图像包含了这些形变信息。

通过三角测量原理（与激光三角类似，但这里是基于多点或整个图案），以及图像处理算法，系统能够计算出物体表面上每一个点的三维坐标。

简化的深度计算公式（基于双目视觉的视差原理，结构光也用到类似原理）：Z = (B * f) / (u_L - u_R)其中，Z 是被测点的深度（到摄像机平面的距离），B 是两个摄像机之间的基线距离，f 是摄像机的焦距，(u_L - u_R) 是同一三维点在左右两个摄像机图像平面上的横向坐标差（即视差）。通过计算大量点的视差，可以构建完整的深度图或点云。

核心性能参数：

• 测量精度：通常达到微米到几十微米级别。

• 点距：可达到数十微米，意味着能够捕获非常精细的表面细节。

• 扫描速度：单次扫描时间通常在数秒内，但一次扫描可获取整个视场内的三维数据。

• 测量体积：可配置，从几十毫米到一米甚至更大，适应不同尺寸的车轮。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 高精度三维建模：能够全面、高精度地获取整个车轮的几何尺寸、形貌和表面细节。

  • 数据完整性：一次扫描即可获取大量的点云数据，重建出完整的几何模型，便于进行复杂的形位公差分析。

  • 可视化强：生成的点云或网格模型直观易懂。

• 局限性：

  • 扫描速度相对慢：相对于激光点/线扫描，获取完整三维模型的时间较长，可能不适合超高速的在线检测。

  • 对环境光敏感：强烈的环境光可能干扰投射图案，影响测量精度。

  • 设备成本高：通常需要专业的工业相机、高亮度的投影仪和强大的数据处理软件，系统成本较高。

• 成本考量：整体系统成本较高，但对于需要全面、高精度三维检测的场景，其性价比是可接受的。

机器视觉（搭载深度学习）技术

设想一下，我们不是去测量车轮的形状，而是给车轮拍很多照片，然后训练一个非常聪明的“机器人”来“看”这些照片。这个“机器人”学过很多好的车轮和坏的车轮长什么样，所以它能一眼看出哪些地方有划痕、凹陷，甚至能判断这些缺陷有多严重。这就是机器视觉与深度学习的结合。

工作原理与物理基础：

机器视觉系统通过工业相机捕获车轮的高分辨率图像，然后利用先进的图像处理算法进行分析。当与深度学习技术结合时，系统不再仅仅依赖预设的规则，而是通过大量训练数据（包括正常车轮和各种缺陷车轮的图像）来训练神经网络模型。

在检测时，这些模型能够自动识别和分类图像中的特征，例如车轮表面的划痕、凹痕、异物、颜色异常，甚至可以进行字符识别（如生产批号）和尺寸验证。深度学习模型能够学习并适应复杂多变的缺陷模式，处理传统机器视觉难以解决的高度变异性问题。

其物理基础是光的成像原理，通过光学镜头将物体信息投射到图像传感器上，转换为数字图像。深度学习则是基于数学和统计学的模式识别，通过多层神经网络对图像特征进行提取、学习和分类，最终输出检测结果。

核心性能参数：

• 分辨率：高分辨率图像传感器，例如1600x1200像素甚至更高，确保捕获细节。

• 处理速度：高速图像采集和处理能力，能够实现快速在线检测。

• 检测能力：高精度缺陷检测、尺寸测量、位置验证、代码读取、文本识别等多种功能。

• 软件功能：提供强大的图形化开发环境和深度学习工具，有效处理复杂视觉挑战。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 适应性强：特别擅长处理复杂、非结构化和具有高度变异性的表面缺陷检测，例如不规则的划痕或油污，这是传统机器视觉难以做到的。

  • 减少误报和漏报：深度学习模型能够学习人类专家的判断逻辑，显著提升检测的准确性和一致性。

  • 多功能集成：可以同时进行缺陷检测、尺寸测量、装配验证等多种任务。

  • 非接触：避免了对车轮的任何物理接触。

• 局限性：

  • 需要大量训练数据：模型的训练需要大量的、高质量的标注图像数据，这个过程可能耗时且成本高昂。

  • 计算资源需求：深度学习推理通常需要较高的计算能力，对硬件有一定要求。

  • 对光照敏感：检测效果高度依赖于稳定、均匀的照明环境。

• 成本考量：智能相机本身成本相对较高，加上深度学习软件的授权和前期模型训练的投入，总成本可能较高。

涡流检测技术

假设车轮是导电的金属，我们可以想象它在水中。现在，我们用一个“电磁搅拌器”在水里搅动，水里就会形成漩涡。如果车轮里面有气泡或裂缝，这些漩涡的流动就会受到影响，变得不规则。涡流检测就是通过这种方式，探测金属车轮内部或表面的“小气泡”和“小裂缝”。

工作原理与物理基础：

涡流检测是一种非接触式的电磁检测方法，主要用于检测导电材料中的表面和近表面缺陷。其工作原理是：系统通过探头中的线圈产生一个高频交变磁场。当这个磁场接近被测导电材料（如铸造车轮）时，根据法拉第电磁感应定律，会在材料内部感应出闭合的环形电流，这些电流被称为“涡流”。

涡流的路径和分布受材料的导电率、磁导率、几何形状以及是否存在缺陷的影响。如果材料表面或近表面存在缺陷（如裂纹、气孔、夹杂物等），涡流的路径就会受到阻碍或改变，从而导致线圈的阻抗和相位发生变化。检测系统通过测量这些阻抗和相位的变化，就能识别出缺陷的存在、位置和大小。

核心物理公式（简化）：

线圈阻抗 Z = R + jωL其中，Z 是线圈的复阻抗，R 是线圈的电阻分量（主要由涡流损耗引起），L 是线圈的电感分量，ω 是交流电的角频率。当涡流受到缺陷影响时，它会改变材料的有效电阻和磁场分布，进而影响线圈的 R 和 L，导致阻抗 Z 发生可测量的变化。

核心性能参数：

• 检测深度：通常能检测到表面及亚表面（几毫米到十几毫米）的缺陷，深度取决于探头频率和材料导电率。

• 检测速度：非常高，适用于在线生产线的快速检测。

• 检测类型：主要用于检测表面裂纹、亚表面缺陷、材料结构异常、热处理状态差异、材料成分差异等。

• 集成能力：可高度集成到自动化生产线中，实现车轮的自动缺陷检测。

技术方案的优缺点：

• 优点：

  • 高效率：检测速度快，非常适合大规模批量生产线。

  • 非接触：不会损伤被测物体。

  • 灵敏度高：能够发现肉眼难以察觉的微小裂纹和缺陷。

  • 环境适应性强：对表面油污、灰尘等不敏感，不需要进行表面清洁。

• 局限性：

  • 仅限于导电材料：无法用于非导电材料的检测。

  • 无法检测内部深层缺陷：检测深度有限。

  • 不直接测量几何尺寸：主要用于缺陷检测，而非尺寸或形貌测量。

  • 标准件要求：需要与已知无缺陷的标准件进行对比，或通过校准来设定合格范围。

• 成本考量：系统成本适中，对于铸件类车轮的内部缺陷检测，是非常有效的质量控制手段。

(2) 市场主流品牌/产品对比

这里我们选取几个在非接触测量领域有代表性的国际品牌进行比较，以展示不同技术路线的特点。

• 日本基恩士 (采用激光轮廓测量技术) 日本基恩士的LJ-X8000系列激光轮廓传感器，运用激光三角测量原理，但它投射的是一条激光线而不是一个点。它能高速、高精度地获取车轮的轮廓数据，例如LJ-X8080的测量范围宽度达80±15毫米，Z轴重复精度可达0.5微米，采样速度高达64千赫兹。它的优势在于能快速获取几何尺寸、跳动量和表面缺陷数据，特别适合在线批量检测，同时具备强大的数据处理能力和友好的用户界面。

• 英国真尚有 (采用激光点位移测量技术) 英国真尚有的ZLDS103激光位移传感器，同样基于激光三角测量原理，但它投射的是一个激光点，专注于高精度的点距离测量。它的特点是超紧凑（尺寸仅45*30.5*17mm），精度高（线性度达±0.05%，分辨率高达0.01%），测量频率最高可达9400Hz。这款传感器如同一个“精准的测距仪”，非常适合在空间受限的产线上进行单点定位、位移监测，或通过配合机械扫描来构建轮廓。它还提供多种量程选择，并可选配红光、蓝光或UV激光器，以适应不同材料和表面。其防护等级达到IP67，使其在恶劣工业环境下也能稳定工作。

• 德国蔡司 (采用结构光三维扫描技术) 德国蔡司的GOM ATOS Q传感器与GOM ScanBox自动化测量系统，采用的是结构光三维扫描技术。它不像激光点或线那样逐点或逐线扫描，而是一次性投射一个图案，通过捕捉图案的形变来重建整个车轮的三维模型。例如，ATOS Q 12M的测量偏差通常小于0.012毫米，点距可达数十微米。它的优势在于能够捕获复杂几何形状和表面细节，进行全面的尺寸、形位公差及表面质量分析，是汽车、航空航天等领域高端质量控制的理想选择。

• 美国康耐视 (采用机器视觉与深度学习技术) 美国康耐视的In-Sight D900智能相机搭载VisionPro深度学习视觉软件，利用先进的工业机器视觉和深度学习图像处理技术。它通过拍摄车轮图像，然后让“人工智能大脑”分析识别各种复杂缺陷（如划痕、凹痕、颜色异常），甚至进行尺寸测量和字符识别。例如，In-Sight D900通常提供高分辨率图像传感器，处理速度快，能够大幅提升对复杂和变异性缺陷的检测能力，显著减少误报，是应对多变缺陷场景的强力工具。

(3) 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为汽车产线选择合适的非接触测量设备时，不能只看哪个指标高就选哪个，而是要根据实际需求，像挑选工具一样，选择最适合“工作”的那个。

• 测量精度和分辨率：

  • 实际意义：精度决定了测量结果与真实值有多接近，分辨率则决定了设备能检测到的最小变化量。比如，如果车轮跳动的公差是0.1毫米，那么你的传感器精度至少要达到这个级别甚至更高，才能有效判断。

  • 影响：精度不足会导致误判（把合格品判为不合格，或反之），分辨率不够则会遗漏细微缺陷或尺寸偏差。

  • 选型建议：对于关键尺寸和形位公差（如跳动量、PCD），应选择微米级精度和高分辨率的激光位移/轮廓传感器或结构光扫描仪。对于表面缺陷，智能相机应具备足够的分辨率来清晰捕捉缺陷特征。

• 测量范围/量程：

  • 实际意义：设备能测量的最大和最小距离/尺寸范围。

  • 影响：量程太小可能无法覆盖整个车轮，量程太大则可能牺牲部分精度。

  • 选型建议：根据车轮的最大尺寸和测量特征的范围来选择。例如，测量轮辋直径需要较大量程，而测量表面粗糙度可能只需要几毫米的微小量程。

• 测量频率/采样速度：

  • 实际意义：设备每秒能进行多少次测量。这就像生产线上的“拍照速度”。

  • 影响：直接决定了检测效率。在高速自动化生产线上，如果采样速度慢，可能导致漏检或拖慢整个产线。

  • 选型建议：对于高速在线检测，应优先选择测量频率高的激光传感器（如激光位移传感器或激光轮廓传感器），它们能以千赫兹甚至几十千赫兹的速度获取数据。结构光扫描仪则需要考虑单次扫描时间与产线节拍的匹配。

• 线性度：

  • 实际意义：表示在整个测量范围内，设备输出值与真实值之间的线性关系有多好。

  • 影响：非线性误差会导致测量结果在不同距离上出现系统性偏差，降低测量的可靠性。

  • 选型建议：确保传感器的线性度满足最严格的测量需求，尤其是在需要大范围精确测量的场景。

• 激光波长：

  • 实际意义：不同波长的激光（红光、蓝光、UV光）与不同材料表面的相互作用不同。

  • 影响：例如，蓝光和UV激光对高反射率的金属表面（如铝合金轮毂）和高温物体有更好的测量效果，而红光则更通用。

  • 选型建议：根据车轮材料和表面处理（抛光、喷漆、高温等）选择合适的激光波长。对于铝合金车轮，蓝光激光通常表现更优。

• 环境适应性（IP防护等级、工作温度、抗振动/冲击）：

  • 实际意义：设备在恶劣工业环境（灰尘、水汽、油污、温度波动、机械振动）下的生存能力。

  • 影响：环境适应性差的设备容易损坏，或测量结果不稳定。

  • 选型建议：汽车生产线通常环境复杂，建议选择IP67及以上防护等级、宽温范围、具备良好抗振动/冲击能力的传感器。

(4) 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了顶级的设备，实际应用中也可能遇到各种“小插曲”，这就需要我们有预判和解决方案。

• 问题1：车轮表面反光严重，或颜色不均，影响测量稳定性。

  • 原因：车轮表面可能经过抛光、镀铬或喷漆，导致激光反射不均匀，或不同区域颜色深浅不一，使传感器难以稳定获取数据。

  • 影响：测量数据跳动大，精度下降，甚至无法测量，导致误判或漏检。

  • 解决建议：

    • 更换激光波长：对于高反射率表面，可以考虑使用蓝光或UV激光传感器，这些波长的激光在金属表面形成的斑点更稳定。

    • 优化安装角度：调整传感器或车轮的测量角度，避免镜面反射，使更多的漫反射光进入传感器。

    • 表面处理：在允许的情况下，对关键测量区域进行表面哑光处理（如喷涂一层薄薄的哑光剂），但这可能不适合生产线。

    • 多传感器融合：使用多个传感器从不同角度测量，互相弥补。

• 问题2：生产线振动或车轮定位不准，影响测量精度。

  • 原因：生产线上的机械振动、车轮在传送带上的晃动，或夹具定位精度不足，都会导致车轮在测量过程中产生微小位移。

  • 影响：测量结果出现随机误差，无法达到所需精度，导致重复性差。

  • 解决建议：

    • 强化机械结构：加强传感器和夹具的安装基座，确保其稳固性。

    • 减振措施：在传感器和机械臂连接处增加减振垫或减振装置。

    • 优化夹具设计：设计高精度的自动定位夹具，确保车轮在每次测量时都能被精确且重复地放置。

    • 数据滤波：在软件层面加入滤波算法，消除部分随机振动带来的测量噪声，但要注意不要过度滤波导致真实细节丢失。

• 问题3：数据量庞大，处理速度跟不上产线节拍。

  • 原因：高精度、高速的非接触测量设备会产生大量的原始数据（如点云数据、图像数据），如果后台数据处理和分析能力不足，就会成为生产瓶颈。

  • 影响：检测节拍延长，降低生产效率，甚至造成产线停滞。

  • 解决建议：

    • 升级处理硬件：采用高性能的工业计算机、多核CPU或GPU进行数据并行处理。

    • 优化算法：精简数据处理算法，提高其运行效率。

    • 边缘计算：在传感器或测量系统端进行初步的数据筛选和预处理，只传输关键信息到中央系统。

    • 分布式架构：将数据处理任务分配到多个处理单元。

• 问题4：复杂几何形状导致测量盲区或精度下降。

  • 原因：车轮的轮辐、轮毂等区域可能存在复杂的凹槽或遮挡，使得单个传感器无法完整获取所有数据。

  • 影响：关键区域的尺寸或缺陷无法检测，导致潜在的质量风险。

  • 解决建议：

    • 多传感器协同：部署多个传感器，从不同角度对车轮进行测量，消除盲区，就像“无死角拍照”。

    • 机器人辅助扫描：将传感器安装在多轴机器人手臂上，实现灵活的路径规划和多角度扫描。

    • 旋转平台：让车轮在测量过程中旋转，传感器固定或仅进行少量移动，从而获取完整的360度数据。

4. 应用案例分享

非接触测量技术在汽车产线车轮质检中有着广泛的应用，极大地提升了自动化水平和质量控制能力。

• 车轮径向/轴向跳动检测：通过高精度激光位移传感器，对旋转中的车轮轮辋边缘进行实时监测，精确计算其径向和轴向跳动量，确保车轮运行平稳。例如，可以采用英国真尚有的ZLDS103激光位移传感器，它结构紧凑，易于集成到现有产线中。

• 轮辋关键尺寸与形貌检测：利用激光轮廓传感器对轮辋的内径、外径、宽度、唇口几何形状进行快速扫描，确保其符合轮胎安装和密封要求。

• 轮毂安装面平面度与螺栓孔位检测：结构光三维扫描系统能够获取轮毂安装面的完整点云数据，精确评估其平面度，并检测螺栓孔的直径、位置和间距，确保与车辆轴承的精准配合。

• 车轮表面缺陷检测：搭载深度学习算法的智能相机，能够高效识别车轮铸件或涂装后的表面划痕、气孔、凹陷、异物等缺陷，降低人工检测的漏检率和误判率。

• 铸造车轮内部缺陷检测：涡流检测系统对铸造车轮的表面及亚表面进行扫描，快速发现微小的裂纹和夹杂物，确保车轮的结构完整性和安全性。