开发数字化智能焊钳系统是一个具有广阔应用前景的技术发展方向，所开发的数字化智能焊钳系统是打破传统焊钳的模式，在传统焊钳基础上加装各类智能传感器和和数据采集器，使其具备关键的大数据采集能力。开发的SCADA系统具备智能焊钳数据、焊接控制器数据以及工件数据的分析能力，实现智能焊钳工况监控、预测性维护、焊点在线质量监控与追朔预警以及工件质量报表推送功能，达到了传统焊钳在焊装生产线上的数智化转型升级发展需求。

在数字化转型快速发展的时代背景下，机器视觉被广泛应用于各行各业。介绍了视觉采集方法与处理方法，在此基础上通过具体车间说明机器视觉与传统人工视觉相比的优点。在视觉引导上件、视觉引导装配、视觉检测和视觉在线测量等方面论证该方法从根本上解决了人工成本问题，使汽车制造更高质量、低成本、柔性化。

为减少焊点打磨工艺成本并控制打磨质量，研究一种由机器人抓持的自动打磨工具及其控制系统。通过力控传感器实现闭环控制，在60 ms内完成反馈并驱动柔性控制单元，最终输出打磨力精度误差小于1 N，使之可以打磨车身零件的复杂曲面。根据车身零件材料特性，通过试验选取合适的磨具，确保打磨质量。根据生产线工艺特性设计打磨工艺，最终实现自动打磨技术在生产线上应用。

为适应汽车快速更新换代，提高生产线柔性制造能力，设计了一种基于4种车型，可扩展满足多车型线上线下随机切换焊接夹具的快速柔性切换系统。该系统结合物流转运和线外夹具库自动存取技术，解决了汽车焊装多车型柔性、快速切换、精准定位、夹具存储问题，突破了多种车型随机切换的技术难题，提升了焊装生产线柔性及利用率。

目前市面上针对铝车身的连接工艺，有自冲铆接、流钻螺钉拧紧、无钉铆接等，在工艺及设备成熟应用的基础上，探究不同工艺的互换性，满足各大主机厂对铝连接技术的柔性需求。主要介绍在已建立的铝连接试验阵地中，通过对介质、设备接口的快速通断，将自冲铆接设备、流钻螺钉拧紧设备、无钉铆接设备实现在同一台机器人上进行柔性切换的目的。

为了有效提升电镀件的耐腐蚀性能，开发了一种全新的电镀液配方体系。利用相同的工艺，不同的电镀液体系制备同种类型零件，分别从镀层厚度、电位差、微孔数、活性点数、耐候性和耐腐蚀性多角度展开对比验证。结果表明，新微孔镍体系在提升电镀件耐腐蚀性方面表现优异，同时阐明其防腐机理，为开发新的电镀体系提供思路。

通过对焊装车间关于信息化系统需求分析，探讨了一种智能车型管理系统在焊装车间自动化产线的应用，主要阐述了该系统的网络架构和功能概要。智能车型管理系统与焊装自动线无缝集成，在焊装车间实现信息流从上到下、从下到上贯通，减少了适应性产品生产准备电气程序调试工作量，从根源上避免了由于人工推算造成的物料匹配错误，降低自动线停线率，提高生产效率，实现车间的数字化、透明化、智能化。

通过有限元软件ABAQUS中Explicit模块建立碳纤维增强树脂基复合材料（CFRP）与铝合金螺栓连接接头的有限元仿真三维模型，并进行了相对应的单钉单剪拉伸试验研究。结合试验和仿真结果，获得了螺栓连接接头在单轴拉伸载荷下的损伤失效模式。铝合金失效基于延展性（Ductile）金属失效准则，CFRP失效准则基于Hashin准则，可以表现复合材料在纤维拉伸压缩、基体拉伸压缩、法向分层拉伸压缩和纤维与基体剪切模式下的7种失效形式，复合材料起始失效后采用刚度折减规则实现刚度退化。结果表明，螺栓失效过程分为3个阶段，即线弹性阶段、CFRP损伤起始阶段、接头失效阶段。对比仿真和试验结果，以接头强度角度考虑，仿真结果与试验结果误差为6.3%，说明了有限元仿真模型的有效性。通过有限元仿真结果分析发现，在螺栓接头失效过程中，CFRP失效发生在基体拉伸和压缩模式以及法向分层压缩模式上，铝合金表现出了明显的延展性损伤形式。

通过对铝合金车身不同技术路线对比研究，提出“型材框架+覆盖件”钢铝混合重型载货汽车车身轻量化方案。基于该车身结构完成材料选用、连接工艺对比与方案制定，并采用CAE软件对该车身的模态、刚度、疲劳、碰撞性能进行仿真分析，各项性能指标均满足产品要求。该钢铝混合车身较原钢质车身质量降低81.5 kg，降幅22.4%，为后续重型载货汽车车身轻量化设计与制造提供参考。

采用测量系统分析理论基础与假设性检验方式，对汽车内饰材料触觉主观评价人员的考评方法展开详细试验研究，针对试验结果给出判定标准和结果评价。通过主观评价人员考评试验研究可知：对评价人员进行2次评价每次30种样品的随机抽样测试时，重复性不低于70%、正确性不低于83%的结果可作为判定此评价人员是否为合格材料触觉主观评价人员标准，从而在根本上解决由领导或专家判定和大样本量主观评价所带来的片面性、费用高、时间长实际问题。

为解决机械臂抓取零件定位不准或抓取精度不高的问题，提出了一种基于3D视觉机械臂无规则零件抓取方法，该方法主要包括系统空间标定、零件点云定位分割、零件位姿估计算法模块，提出了基于2D图像的点云相机外参标定方法及基于图像语义分割的零件点云分割方法。经试验验证，所提出的标定方法达到1 mm的系统精度误差，而且求解效率高、通用性强；与常用的聚类分割相比，零件点云分割方法精度及效率更高。所设计的二阶段零件空间位姿计算方法能准确估计零件在空间中的6自由度位姿，相比单一阶段匹配方法精度提高约1.8倍。所提出的基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统精度高、可扩展性强、适应情形广。

针对主流品牌机器人，结合实际项目，深入分析了生产节拍影响因素、不同功能、不同型号机器人动作时间差异及其对节拍的影响、机器人在静载和动载状态下负载分析方法。通过理论计算及实际项目验证结果为，在相同的运动范围内，大负载机器人运动时间是常规载机器人的1.5倍甚至更多。根据分析给出推荐的重载机器人运动时间标准及机器人选型负载冗余设计方法，阐述了在机器人选型过程中的一些误区和应对措施。