基于激光点云技术的胶量匹配优化
最受欢迎奖资助企业: 上汽大众汽车有限公司
企业导师: 姚炯
指导教师: 刘振宇
项目成员: 杨丰溥 杨世臣 陈阳 丁浩
项目概述
新能源汽车的电池与模组装配时,为确保散热效果,会特意预留导热胶的填涂空间。然而,电池包壳体和模组因制造公差的存在,装配后形成的涂胶空间容积不尽相同。当前,定量涂胶技术因缺乏灵活性,难以满足各个腔体差异化的胶量需求,往往导致涂胶过量甚至溢出,不仅浪费资源,还增加了生产成本。本项目将通过激光传感器采集壳体和模组轮廓面点云数据,通过点云处理算法计算每个模组腔的容胶空间体积,实现各腔体的精准胶量匹配,最终降低胶水消耗。
项目目标
本项目的目标是基于激光采集仪获取的壳体和模组激光点云数据,首先进行点云滤波处理,以实现数据的降噪和简化,确保后续分析的准确性。接着,运用点云切割修补技术,精确提取出容胶空间模型。进一步地,通过点云曲面建模,还原空间模型的特征,从而能够实现对容胶空间体积的精确测量,确保各腔体胶量的精准匹配。最后,开发一款满足用户需求的点云处理软件,不仅可以改进现有工作流程,还能大大提高生产工作效率。
项目成果
基于PCL库编写了多种点云滤波算法,并综合性能和滤波效果选出了效果最佳的滤波算法;编写了基于区域增长的点云分割算法,开发了适用于本项目的点云配准算法和模型修补算法;编写了性能更佳的泊松曲面建模算法和建模精度更高的贪婪三角化曲面建模算法,以满足用户多种需求;开发了DTA体积算法和切片体积算法,以供用户选择。
基于Qt和PCL库,开发了一款符合用户需求的点云处理软件,配备了详细的使用说明和参数调节面板,实现了点云处理全过程的可视化,同时完成了基于本项目的参数测试。