高 玫，党增江，崔 灿

(中国航天科工二院 北京计算机技术及应用研究所，北京 100039)

0 引 言

随着“工业互联网平台”和“智能+”的深入推进，制造业的转型升级不断加速。产品和服务的质量管理智能化程度，正是其“智能+”水平的一个重要体现。很多企业和高校开展了利用信息化手段提升质量管理水平的研究，如基于RFID技术的生产过程质量数据采集和追溯[1,2]，基于行业特点的质量数据分析途径和方法[3,4]，以及利用成品数据反向建模的仿真检验方法[5]等。这些研究或是对检验环节的技术改进和提升不够深入，或是过于复杂，不适用于多品种小批量的离散型生产场景。很多中小企业的检验方式仍然停留在对照纸质检验清单和图纸进行检测的阶段。具备信息化生产条件的企业采用的也多是电子清单和二维图纸来进行检验。这对于具有多张图纸、尺寸众多的复杂产品来说，检验过程缺乏引导，查找及在实物上定位待检尺寸都比较困难，增加了出错概率，降低了工作效率。为此，本文探索了一种基于三维模型的产品可视化检验方法，实现了检验任务制定、可视化检验过程指引、测量数据自动采集、数据统计和分析等功能。

1 系统设计

本系统的设计定位是应用于智能工厂的数据采集层，主要面向机加行业的产品结构检验。在实际生产过程中，产品结构采用三维模型进行设计。设计完成后，设计师选取指定检验尺寸，并生成含有检验尺寸的三维视图。质量主管将检验尺寸和视图生成检验任务，并指派检验人员。在检验执行时，检验人员使用移动数据采集终端，通过一维码/二维码等产品识别技术，完成待检产品与其检验任务的对应。获取检验任务后，通过选择检验尺寸，系统自动查找该尺寸所在视图，自动切换显示，从而引导检验人员进行检验。检验过程中，系统对测量仪器设备进行合法性校验，确保测量准确。移动数据采集终端与具备数据通信接口的测量仪器设备相连接，直接采集检验数据。获取检验值后，系统自动判定该项检验结果是否合格。检验结束后，质量人员通过本系统综合统计分析产品检验结果，并对产品质量状态进行分析和态势展示。系统工作流程如图1所示。

图1 系统工作流程

系统的硬件平台通过丰富的外部接口(串口、网口、USB、WIFI、蓝牙等)，兼容各类通信协议，实现与测量仪器设备的通信和数据交换，采集各种原始测量数据，并对这些数据进行加工、处理和分析，协助设计师、生产者和检验人员进行产品缺陷处理，形成完整的质量检测数据管理平台。

1.1 软件功能设计

依据检验工作流程和用户需求，基于三维模型的可视化检验系统软件设计为四大功能：检验任务定义、可视化引导、检验执行，以及数据分析。

(1)检验任务定义：与三维检验计划编制系统的数据集成，能够导入和识别上游系统提供的检验要求信息，包括三维检验模型和质量检验项目清单。

(2)可视化引导：利用三维轻量化模型以及检验尺寸与模型视图间的对应联动功能，做到检验执行过程按规定顺序展开，指导检验操作。

(3)检验执行：按可视化引导，执行检验过程。通过串口、USB、网口、蓝牙等通信接口，与数显测量设备、三坐标测量机等检验设备进行通信，实现检验数据的采集与录入，并根据公差值自动判断检验结果。

(4)数据处理：依据检验结果，对产品缺陷进行处理。同时对检验数据进行综合统计分析，包括合格/不合格品率、缺陷原因分布等。

1.2 硬件方案

依据系统总体设计，硬件运行环境由服务器、客户端和移动数据采集终端组成。在企业中心机房部署系统服务器，为用户提供质量检验管理服务。设计师通过客户端浏览器对服务器进行访问，制定检验清单，查看检验结果。质量主管通过客户端浏览器完成检验任务定义，查看数据分析。检验人员通过移动数据采集终端执行可视化检验。移动数据采集终端通过蓝牙、WIFI、USB、串口等多种通信方式，与测量仪器设备进行连接，它是服务器与测量设备数据传输的桥梁。硬件连接与布局如图2所示。

图2 硬件连接与布局

同时，基于三维模型的产品可视化检验系统依据不同应用场景的需求，设计对应的通信方式。用于没有网络环境的应用场景时，移动数据采集终端可实现固定点有线接入、离线检验的工作方式，即通过移动数据采集终端底座上配备的有线网口接入网络，下载检验任务。执行检验工作时可离线，待检验完成后，将终端插回底座，又可通过网络将结果回传。对于允许使用无线传输的应用场景，检验结果则可即时上传服务器。

2 系统实现

2.1 软件架构

产品三维可视化检验系统在实现时充分考虑未来面向不同行业的扩展性，选用基于面向服务的体系结构(ser-vice-oriented architecture，SOA)[6]的Spring Boot作为基础开发框架。

SOA架构通过定义良好的接口和契约将系统的不同功能(也称服务)进行连接，以业务驱动服务，以服务驱动技术[7]。它为业务间的数据传递提供了更灵活的方式，并方便对业务服务进行重构，保证业务变化可以更快响应。Spring Boot作为SOA架构的具体实现框架，通过自动起步、起步依赖、命令行界面和Actuator四大核心[8]，简化了Spring应用程序开发过程、配置过程、部署过程和监控过程[9,10]，大大缩短了开发周期。

产品三维可视化检验系统依据SOA架构思想，以Spring Boot为基础架构，实现Spring MVC模式的Web应用[9]。通过前端控制器对业务请求进行分发，并使用JSP的方式实现视图解析。Spring MVC分离了控制器、模型对象及视图解析，通过这种分离可以根据业务需求对它们进行定制化开发。

将系统业务功能拆分为检验任务管理服务、检验执行服务、三维模型显示服务和数据分析服务。同时将这些服务和业务流程放置在Spring MVC的模型Model组件中进行具体实现，完成系统的功能设计要求。软件架构如图3所示。

图3 系统软件架构

从图3中可以看出，软件架构由4层组成：数据层、服务层、接口访问层和表现层。数据层存储系统运行的基础数据与业务数据，并通过JDBC等方式将数据发送至服务层，服务层主要对系统业务逻辑进行处理，并按照接口访问层的规范调用接口，将处理后的业务数据发送至表现层，在表现层进行检验执行和数据的展示。

数据层包括数据存储层和数据访问层。数据存储层包含产品数据库、检验规程数据库、检验任务数据库、检验结果数据库、用户信息数据库等信息数据库。数据访问层包含了JDBC、DAO以及数据访问接口等内容，用以和上层服务接口。

服务层包括业务服务层和公共服务层，具有模块化，结构化的特点，并可通过不同的协议发布服务，包括SOAP、REST、API接口等。业务服务层中包含任务管理服务，检验执行服务，三维模型显示服务和数据分析服务。公共服务层包含数据备份管理，日志管理，权限管理和用户管理。

接口访问层主要实现各类接口的调用，为表现层提供接口和数据服务，同时为其它可能集成的业务系统提供数据访问接口，保证检验信息的正常上传，实现数据的统一管理。

表现层为人机交互界面，主要由检验任务定义，可视化引导，检验执行和统计分析展示4部分组成。

2.2 检验模型构建

当前系统的应用场景是以制造业的机加方向为主，未来将会向装配、电装以及其它方向扩展。每个方向的检验内容虽因产品而异，但是同一方向内的检验任务框架大致相同，可以抽象出来，建立这个方向的检验模型。而各方向之间虽然检验内容不同，但是其检验类别和流程大体相同。从生产流程来说，可分为工序检验和产品终检。从检验形式来说，可分为首件检验、抽检和普检。从实际应用的角度划分，又可分为过程检验、外协检验和外购检验等。但不论哪种分类方式，最终对应的都是以行业方向划分的专业检验内容，如机加、装配和电装等。

由此，本文利用抽象分层思想，将检验内容与应用背景相剥离，力求建立通用型质量检验管理平台，便于未来向其它领域和行业的检验工作扩展。

(1)机加检验模型的建立

一个机加产品的检验内容通常是对结构件加工的尺寸、角度、粗糙度等方面进行检查。从中可提取出检验过程关注的关键项，包括产品编号、产品名称、检验类型(首件检验、抽检和普检)、检验工具、检验项目、上限值、下限值、测量值、对应的视图，以及计量单位等信息，本文以此作为检验模型的基本构成。为了实现三维模型的可视化引导，在该模型上加入创建检验标注尺寸的组合视图，为检验项目与设计图之间建立关联关系。机加检验模型如图4所示。

图4 机加检验模型

(2)层次划分

整个质量检验管理服务端分为3层：基本检验层、中间件层和实际应用层。以行业划分建立各类检验模型，组成基本检验层，置于平台的最底端。当添加新行业领域时，可在基本检验层中增加新的检验模型，与已有模型相互独立，实现灵活扩展。各层间设计及相互关系如图5所示。

图5 质量检验管理平台层次划分

在基础检验层之上设置中间件层，将通用的检验类型形成通用模块，作为标准接口，置于此层。中间件层又分为两层。上层为工序检验、产品终检以及不合格品审理。下层为首件检验、抽检和普检。

在中间件层上是应用层，是各个企业依据本企业的生产和管理需求设定的检验应用，如外购检验、外协检验、生产过程检验、出厂检验等。每种检验应用的实现都可通过中间层和基本检验层的组合来实现，这样保证了系统设计的灵活性和适应性。

2.3 检验任务定义

一般生产制造企业，同类产品依据需要可建立不同的检验要求，同类产品的不同检验要求可分派多次检验任务进行检验。因此，检验任务的定义由3步完成。首先建立产品结构，为不同类产品的检验要求分类做准备。然后依据产品类别定义检验要求，即检验规程。产品具备检验规程后，再进行某个具体产品的检验时，即可依据该产品的检验规程，建立检验任务，执行检验。三者之间的关系如图6所示。

图6 检验任务层级关系

(1)产品结构树建立

系统以产品结构树为骨架，串联整个业务流程。产品结构树提供三级节点，为产品—部件—子部件。各级节点定义其从属关系，同时允许各级节点定义针对自身的检验规程。每个产品实例归属于一类产品中，它们拥有相同的组成结构关系。

(2)检验规程定义

检验规程是以产品结构树为索引进行分类，规程是后续各个产品实例进行检验的依据。

检验规程定义，需要设计师提供检验清单和对应的三维视图。检验清单采用EXCEL文件格式，文件头标注了产品的编号和名称，列表中的每一行代表一个检验尺寸信息，包括具体检查项目信息，检验尺寸的上下限值，检验工具要求，检验类型，标注尺寸ID，计量单位等。同时，检验清单记录着检验尺寸与组合视图的对应关系，这对后续检验执行时进行可视化引导至关重要。

(3)检验任务定义

当用户选择某个产品对应的检验规程后，系统将生成检验任务，并指派检验人员，存入数据库的检验任务表中。为了便于检验任务在移动数据采集终端的下发和执行，同时适应无网环境下的脱机检验操作，系统将检验任务以XML文件的格式导出，连同三维模型一起，保存在检验员的工作目录下，作为移动数据采集终端识别解析检验任务的依据。

系统加载检验任务时，会遍历检验员工作目录，将目录下的检验任务以树状结构显示，每个检验任务对应一个子节点，每一个任务中的检验项目对应任务子节点下的一个叶子节点。当用户选择检验任务节点时，显示对应的详细检验任务信息，包括产品编号、产品名称和最后操作日期。当用户选择检验项目节点时，显示对应检验项目的详细信息，包括检验项目描述、检验类型、检验工具、上限值、下限值和计量单位。

2.4 可视化引导

可视化引导，即当用户执行检验任务时，选中一个待检尺寸，三维模型可自动切换至该尺寸对应的视图。视图上唯一标注着待检尺寸所在位置、数值和公差。为了适应移动数据采集终端的配置要求，三维模型采用轻量化模型。可视化引导界面如图7所示。

图7 可视化指引

轻量化模型生成，是在设计端的实体模型上选择要检验的标注尺寸，并为每个要检验的标注尺寸单独创建组合视图。视图中只显示当前选择的标注尺寸，其它标注尺寸全部隐藏。组合视图创建完成后导出，导出的轻量化模型只包含带有检验尺寸的组合视图，同时，将检验尺寸与该组合视图通过数据库的检验规程表绑定。

在系统中嵌入轻量化三维模型浏览器。当选择检验任务中某一待检尺寸时，系统从数据库中查找该尺寸对应的三维视图文件名称，并将文件名称和路径通知三维模型浏览器。浏览器按照指定路径查找到该文件，并自动加载显示。显示的模型视图上只有待检尺寸，其它标注尺寸全部自动隐藏。显示的模型能够进行放大缩小、旋转和移动等操作，直观详细地指导检验操作。本系统支持的三维模型为prt、pvs和pvz格式。

2.5 检验执行

产品在生产加工时，利用条码技术对其进行身份标记。检验执行过程中，通过对条码的识别，完成对该产品与其检验任务的对应，同时实现对测量设备合法性的校验。按照尺寸检验的可视化指引，通过移动数据采集终端的通信接口及通信协议，自动获取测量设备的检验数据，完成检验过程。

(1)身份识别

系统与生产执行系统相结合，可对产品、测量设备以及检验人员等生产资料进行编码，唯一标识。编码规则依据企业相关管理规定进行设定，系统将自动生成该类对象的条码。系统支持常用的Code25(ITF)一维码和PDF417二维码等格式。

产品进行检验时，使用激光扫码设备对产品条码/二维码进行扫描，自动识别产品编码，获取产品基本信息，根据产品编码在数据库中查找其对应的检验任务。找到后将该任务自动加载，同时加载其三维模型。任务确认后，扫描测量设备的条码，从数据库中查找该设备的量程、精度等信息，校验该设备与待测尺寸的匹配度。

(2)数据采集

检验执行的数据采集，利用移动数据采集终端实现。移动数据采集终端以工业平板为基础，扩展了激光扫描单元和检验数据采集单元。

激光扫描单元，通过对一维码/二维码的扫描识别，实现对产品和检验人员的身份认证。激光扫描单元内嵌在工业平板中，使得移动数据采集终端可以不配置摄像头，适用于对产品信息安全要求性高的场所使用。

检验数据采集单元，用于执行检验过程中，分为无线采集和有线采集。移动数据采集终端通过采集单元接入采集数字化测量设备的数据。无线数据采集支持蓝牙、移动数据通信、WIFI及专用无线等多种方式，有线数据采集支持RJ45、USB、RS485等通信方式。检验数据采集单元与测量设备间的几种典型连接如图8所示。

图8 检验数据采集单元与测量设备典型连接

通过实例化方法，系统允许同时检验5个产品，每扫描一个产品条码/二维码，就会自动创建一个检验过程。检验进行时，可以在不同检验过程之间自由切换。这对于同一产品来说，可以不更换量具，同时检验多个个体，提高了检验效率。

(3)数据判断

检验数据采集完成后，系统根据设定的尺寸标准和公差范围，自动判别检验结果是否合格。检验合格，则产品入库。检验不合格，则填写缺陷处理信息和处理意见，进入不合格品审理流程。

检验执行的整体流程如图9所示。

图9 检验执行流程

2.6 数据处理

数据处理功能包含不合格品审理和数据分析两部分。

(1)不合格品审理

检验人员对检验出来的缺陷产品填写详细的问题描述，提交缺陷报告。质量主管会签确认后，由设计师查看缺陷报告，分析缺陷原因，给出处理意见，如让步接收、返修或报废等。质量主管确认后，执行处理意见。

(2)数据分析

检验数据收集后，从发现质量问题、改进工艺水平、展示质量态势的目的出发，需要对数据进行统计归类和分析。数据分析可从3个层次来进行：初步统计，专向分析和综合态势。

初步统计包括批次(不)合格率、(不)良率趋势、工序检测(不)良率，如图10(a)所示。在初步统计数据的基础上进行进一步分析，可以得出质量缺陷分布情况，如不良原因、不良现象、不良位置、不良组件、责任部门等，如图10(b)所示。随着采集的数据量越来越多，当样本达到足够数量，可建立质量缺陷分布模型和质量发展趋势的预测模型等，为质量综合态势展示的实现提供可能，如图10(c)所示。

图10 数据分析

3 应用效果对比

相比于传统纸质检验，基于三维模型的可视化检验系统从检验信息可视化、数据采集自动化及结果分析智能化等方面都进行了根本性的升级，尽可能减少了人为因素造成的失误。同时从可追溯性来说，生产过程中的产品问题可溯源，为产品的设计、工艺改进提供了大量的原始数据。相比于纸质或二维电子图纸，检验过程的指引更直观，更易用。检验尺寸与三维模型视图关联，唯一标识，帮助检验员更快完成检验任务。详细使用效果对比见表1。

表1 传统纸质检验与三维可视化检验对比

4 结束语

基于三维模型的产品可视化检验系统，基于产品的轻量化模型，集检验管理、检验执行、数据采集、数据处理等质量检验要素于一体，通过信息共享，贯穿设计、工艺、制造各环节，实现设计、制造一体化。

系统采用三维模型可视化引导技术，在模型上唯一标注待检尺寸，方便检验人员根据图像快速定位实物产品的待检尺寸位置，检验过程更加具象，有效降低人为因素引起的错误。系统集成了一维码/二维码识别等多种身份鉴别技术，使得检验过程更加流畅。

系统的移动数据采集端可作为检验工位信息终端，可以脱机工作，不受网络条件限制，适用于特殊生产环境使用，如无网络信号的场所。连网状态下也可以作为车间生产管控信息化前端机使用，实现了检验记录无纸化、检验过程数据自动采集、质量信息追溯等信息化功能，同时预留了和其它车间信息化系统集成的接口。

系统适用于多品种小批量的离散型生产模式，同时具备行业扩展能力，可通过在服务端的基础检验层增加新的行业检验模型，快速适用于新领域，该项技术使得系统的使用场景具有通用性。