智能制造背景下机械产品检测自动化的探索.pdf

中国科技期刊数据库 工业 A 收稿日期：2024 年 01 月 16 日 作者简介：白洁（1991），男，汉族，山西太原人，本科学历，助理工程师，研究方向为产品质量检验。-55-智能制造背景下机械产品检测自动化的探索 白 洁 山西省机械产品质量监督检验站有限公司，山西 太原 030009 摘要：摘要：本文深入探讨了智能制造的不断发展领域以及自动化检测在机械产品测试中的关键作用。概述了智能制造的转型，这一转型由物联网（IoT）和人工智能（AI）等先进技术的整合所推动，强调这些创新是如何彻底革新传统制造过程的。进一步探讨了机械产品检测中固有的挑战，特别是在传统方法下的挑战，并强调了机器视觉和传感器技术等自动化检测技术的必要性。此外，它还讨论了智能制造的未来趋势，包括先进技术的整合、向定制化和灵活性的转变，以及对可持续实践的关注。最后强调了自动化检测在质量控制、成本效益和大数据分析方面的增强能力，预测智能制造和自动化检测将迎来变革性的未来。关键词：关键词：智能制造；自动化检测；机械产品测试；传感器技术；质量控制 中图分类号：中图分类号：G642 1 智能制造的背景 1.1 智能制造的演变 智能制造是一种革命性的方法，将先进技术与传统制造业实践相结合。它的演变始于 20 世纪末自动化和计算机的出现，标志着从手动到数字控制过程的转变。物联网（IoT）和人工智能（AI）的引入进一步加速了这一转变，使制造系统更加高效、灵活和智能化。1.2 数字技术在制造业中的应用 数字技术，特别是物联网和人工智能，在智能制造中发挥着关键作用。物联网设备从制造现场收集大量数据，实时提供生产过程的见解。AI 算法分析这些数据以优化运营、预测维护需求和增强决策能力。这种数字集成导致了生产效率的提高、停机时间的减少以及对市场变化更加敏捷的反应。1.3 智能制造对质量和效率的重要性 智能制造极大地影响产品质量和运营效率。通过利用数据分析和机器学习，制造商可以在生产过程的早期识别和纠正缺陷，确保产品质量更高。自动化质量控制系统比人工检查员更精确地检测不一致性。此外，智能制造优化资源利用，减少浪费，实现更可持续的生产实践。2 机械产品检测的挑战（1）传统机械产品检测的局限性：传统的机械产品检测方法通常涉及手动过程，其本身在功能上存在局限性。这些方法可能耗时，因为它们需要经验丰富的人员进行彻底的检查。此外，传统的检测技术可能不足以敏感地检测到产品中的微观缺陷或不一致性，尤其是在复杂的机械组件中。随着产品变得更加复杂和对错误的容忍度降低，这一局限性变得日益显著。（2）手动检查的限制和成本：尽管在某些情况下手动检查是必要且有效的，但它存在重大限制。首先，它需要大量劳动力，特别是在大规模生产环境中需要大量员工。这种劳动力依赖性会导致更高的运营成本。其次，手动检查容易出现人为错误。因素如疲劳、不注意或甚至缺乏专业知识可能导致质量控制的不一致性。此外，手动检查的速度无法与自动化生产线的速度相匹配，导致制造过程中的瓶颈。（3）自动化检测的必要性：在现代制造领域，自动化检测系统的必要性日益明显。自动化检测技术，如机器视觉、先进的传感器和机器人系统，提供了多个优势。它们可以以持续的性能水平连续运行，消除了与人类疲劳和变异性相关的问题。自动化系统还可以以比人工检查员高得多的速度和准确性处理和分析数据。这种能力对于检测产品中微妙的缺陷或变化特别有益，这些缺陷在手动检查中可能被忽视。此外，自动化检测与制造业的更广泛趋势相一致，如工业 4.0，其中互联和智能系统正在成为常态。3 自动化检测技术 3.1 现代自动化检测技术简介 中国科技期刊数据库 工业 A-56-3.1.1 机器视觉系统 机器视觉代表了自动化检测技术的一大飞跃。在核心层面，它涉及使用摄像机和复杂的计算机算法来捕捉和分析制造过程中产品的图像。这项技术已经发展到能够以远远超出人类能力的精度和速度执行任务。缺陷识别：机器视觉系统在识别缺陷方面表现出色。它们分析图像以检测诸如裂纹、错位或表面纹理不规则等瑕疵。这些系统的准确性非常高，以至于它们可以发现微米级别的缺陷，确保达到最高的质量标准。尺寸测量和装配验证：这些系统不仅限于缺陷检测。它们还用于测量尺寸和验证产品的组装。通过将捕捉到的图像与预定义的标准或图纸进行比较，机器视觉可以确定零件的尺寸是否在可接受的公差范围内，以及各个部件的组装是否符合指定的配置。图像处理和人工智能的进展：先进的图像处理技术和人工智能的整合极大地扩展了机器视觉的功能。通过在大量产品图像的数据集上训练的人工智能算法可以学习识别复杂的模式和异常。这种学习能力使检测的准确性不断提高，并适应新产品或变化。3.2 传感器技术 各种传感器：红外传感器用于测量温度变化，这可以指示制造中的过热或固化不当等问题。超声波传感器用于检测内部缺陷或测量厚度，特别是在视觉检查不可行的材料中。激光传感器提供高精度的距离测量，对于确保精确的装配至关重要。关键数据用于质量和完整性评估：这些传感器收集的数据对于评估机械产品的质量和完整性至关重要。它们提供了超越表面检查的洞察力，深入到产品的内部和功能方面。在安全性和可靠性至关重要的行业中，这种深度分析是必不可少的。与检测系统的整合：现代检测系统通常整合多种类型的传感器，以提供对产品状况的全面概述。这种整合允许同时评估不同属性，提高了检测过程的效率和彻底性。机器视觉和传感器技术的协同作用代表了机械产品检测领域的重大飞跃。随着这些技术的不断发展，受到人工智能、图像处理和传感器精度的进步推动，它们在确保产品质量和安全方面的作用变得越来越不可或缺。这种发展不仅增强了制造业维护高标准的能力，还为质量控制和保证的创新方法铺平了道路。3.3 现代自动化检测技术简介（1）机器视觉系统 机器视觉代表了自动化检测技术的一大飞跃。在核心层面，它涉及使用摄像机和复杂的计算机算法来捕捉和分析制造过程中产品的图像。这项技术已经发展到能够以远远超出人类能力的精度和速度执行任务。缺陷识别：机器视觉系统在识别缺陷方面表现出色。它们分析图像以检测诸如裂纹、错位或表面纹理不规则等瑕疵。这些系统的准确性非常高，以至于它们可以发现微米级别的缺陷，确保达到最高的质量标准。尺寸测量和装配验证：这些系统不仅限于缺陷检测。它们还用于测量尺寸和验证产品的组装。通过将捕捉到的图像与预定义的标准或图纸进行比较，机器视觉可以确定零件的尺寸是否在可接受的公差范围内，以及各个部件的组装是否符合指定的配置。图像处理和人工智能的进展：先进的图像处理技术和人工智能的整合极大地扩展了机器视觉的功能。通过在大量产品图像的数据集上训练的人工智能算法可以学习识别复杂的模式和异常。这种学习能力使检测的准确性不断提高，并适应新产品或变化。（2）传感器技术 各种传感器：红外传感器用于测量温度变化，这可以指示制造中的过热或固化不当等问题。超声波传感器用于检测内部缺陷或测量厚度，特别是在视觉检查不可行的材料中。激光传感器提供高精度的距离测量，对于确保精确的装配至关重要。关键数据用于质量和完整性评估：这些传感器收集的数据对于评估机械产品的质量和完整性至关重要。它们提供了超越表面检查的洞察力，深入到产品的内部和功能方面。在安全性和可靠性至关重要的行业中，这种深度分析是必不可少的。与检测系统的整合：现代检测系统通常整合多种类型的传感器，以提供对产品状况的全面概述。这种整合允许同时评估不同属性，提高了检测过程的效率和彻底性。机器视觉和传感器技术的协同作用代表了机械产品检测领域的重大飞跃。随着这些技术的不断发展，受到人工智能、图像处理和传感器精度的进步推动，中国科技期刊数据库 工业 A-57-它们在确保产品质量和安全方面的作用变得越来越不可或缺。这种发展不仅增强了制造业维护高标准的能力，还为质量控制和保证的创新方法铺平了道路。3.4 自动化检测技术的优势（1）高精度 卓越的测量和检测精度：自动化检测技术（如机器视觉系统）的主要优势之一在于其精度。这些系统可以以超越人类能力的精度测量和检查产品。它们提供的细节和精度水平对于确保机械产品的质量和性能至关重要。一致性和可靠性：与容易受人为误差和不一致性的手动检查不同，自动化系统提供一致和可靠的结果。这种一致性在即使是最轻微的偏差也可能导致重大问题的行业中至关重要，例如航空航天和汽车制造。先进的检测能力：随着技术的进步，这些系统能够检测人眼无法察觉的缺陷和异常。它们可以识别微小的裂纹、错位和其他瑕疵，确保每个产品都符合严格的质量标准。3.5 高速度 高产量生产的效率：自动化检测系统可以比手动检查操作得快得多。这种速度在高产量生产环境中特别有益，因为它有助于保持生产线上的一致流程，减少瓶颈并增加产能。实时检测和反馈：这些技术实现了实时检测和即时反馈，允许更快的决策和制造过程中的调整。这一能力显著减少了质量控制所需的时间，提高了整体生产效率。与生产线的整合：自动化检测系统通常可以无缝集成到生产线中，允许在不干扰制造过程的情况下进行持续检查。这种整合确保了产品在每个关键阶段都受到检查，从而在整个生产周期内保持高质量标准。3.6 成本效益 减少人工成本和人为误差：尽管自动化检测技术的初始投资可能很高，但从长远来看，这些系统是具有成本效益的。它们减少了对人工劳动的依赖，减小了人为错误的风险，从而在运营成本方面实现了巨大的节省。预防昂贵的召回和客户不满：自动化检测有助于预防可能导致产品召回或客户不满的缺陷。通过从一开始就确保产品质量，制造商可以避免与召回和负面客户体验相关的巨大成本和品牌损害。长期运营成本的节省：实施自动化检测系统通常会导致长期运营成本的节省。这些节省来自于减少的废料、提高的产品质量和生产过程中的更高效率。此外，这些系统的耐用性和低维护要求进一步增加了其成本效益。可见，在机械产品制造中整合现代自动化检测技术是一个重大的进步。这些技术以其精度、速度和经济高效性不仅提高了检测过程的质量和效率，还推动着制造业朝着更高标准的生产和可靠性迈进。随着工业景观的不断演变，依赖和改进这些自动化检测技术将在塑造制造业未来方面发挥关键作用。4 未来发展趋势 4.1 探讨智能制造和自动化检测的未来趋势：智能制造和自动化检测的未来可能特点是更深入地整合高级技术，如人工智能、机器学习和物联网（IoT）。这些技术将实现更复杂的数据分析和决策过程，进一步提高制造效率和生产力。随着消费者需求转向更个性化的产品，智能制造系统需要变得更加灵活和适应性强。自动化检测系统将在保证定制生产过程中的质量控制方面发挥关键作用，容纳更多种类的产品而不会影响检测标准。将会更加关注可持续和环保的制造实践。自动化检测系统将在监测和确保环境合规性、减少浪费和优化资源利用方面发挥关键作用。4.2 讨论潜在的创新和技术进步：预测性分析在制造设备维护中的应用预计将增加。通过分析传感器和机器学习算法的数据，制造商可以预测设备故障发生前，减少停机时间和维护成本。协作机器人（协作机械人）在制造和检测过程中的整合有望增长。协作机器人可以与人类工人一起工作，将自动化的精度和一致性与人类的问题解决能力和适应能力相结合。数字孪生体的概念，即物理制造过程的虚拟副本，预计将更加普及。数字孪生体可用于模拟、分析和优化制造和检测过程，从而提高产品质量和工艺效率。4.3 强调机械产品测试中自动化检测的前景：预计自动化检测技术将变得更加复杂，提供更高的准确性和检测更微小缺陷的能力。这种增强在精度和质量至关重要的行业中至关重要。随着自动化检测中国科技期刊数据库 工业 A-58-技术变得更加先进和普及，它们的经济性将增加。这一进步将使制造商获得更高的投资回报率，使自动化对各种规模的企业更具吸引力。在自动化检测中使用大数据和分析将提供更深入的洞察制造过程、产品质量和客户偏好。这种整合将使制造商能够做出更明智的决策、优化生产和提高产品质量。5 结束语 智能制造和自动化检测的未来预计将经历重大变革，这一变革由持续的技术进步和向更高效、灵活及可持续生产实践的转变所驱动。AI 和 IoT 等复杂技术在制造过程中的整合标志着从传统方法向现代方法的重大转变，提高了效率、质量和生产力。特别是在机器视觉和传感器技术方面的进步使得自动化检测站在这一演变的前沿，为机械产品测试提供了精确性和可靠性。随着行业的发展，这些技术不仅将重新定义制造过程，还将为质量和效率设立新标准，预示着工业生产的新时代。参考文献 1陈景波,王伟,王飞,等.自动化专业汽车零部件自动检测技术企业课程群建设与实践J.高教学刊,2018(14)60-62.2高然庆,孙晓培,宋统战.检测自动化技术在机械制造系统中的有效应用J.工程技术,2018(10):189.