機械加工檢測技術(shù)的現(xiàn)狀及智能化發(fā)展

機械加工檢測技術(shù)在控制加工精度、降低生產(chǎn)成本及提升生產(chǎn)效率發(fā)揮了重要的作用。隨著人工智能、深度學習、大數(shù)據(jù)和傳感器技術(shù)的發(fā)展與突破，機械加工檢測技術(shù)也發(fā)生了深刻的變革。本文總結(jié)了機械加工檢測工藝的現(xiàn)狀，分析了機械加工檢測智能化的概念和主要特征，闡述了機械加工檢測智能化的發(fā)展的重要意義和發(fā)展的方向。1、引言機械加工檢測工藝對保證加工零件的精度，控制加工成本和加工效率起著決定性的作用，隨著科技的迅速發(fā)展，機械加工檢測技術(shù)也在不斷地進步和完善。隨著制造業(yè)對精度、效率和一致性需求的增加，由于傳統(tǒng)的機械加工檢測方法通常依賴于人工檢測，在精度上存在局限性，難以保證測量的一致性和高效率，無法滿足當前快速發(fā)展的生產(chǎn)需求。在這種背景下，智能化的機械加工檢測技術(shù)應運而生。智能檢測技術(shù)具有檢測精度高、工作效率高及不受人為因素干擾等優(yōu)勢，在滿足大批量檢測連續(xù)性、一致性和可靠性要求的同時，能將人從惡劣檢測環(huán)境、高機械性重復性的勞動中解放出來，并且可以很好地適應各種工業(yè)應用場景，極大地提高工業(yè)產(chǎn)品檢測過程的柔性化和智能化水平。智能化技術(shù)的引入，不僅可以提高檢測精度，還可以提升生產(chǎn)效率，同時還能減少人工測量帶來的誤差。智能化的機械加工檢測技術(shù)，通過將先進的傳感器、機器視覺及人工智能等技術(shù)進行融合，實現(xiàn)對機加工件的高精度、高效率的智能檢測。并通過深度學習和圖像識別技術(shù)，自動對工件進行分類。智能制造是全球制造業(yè)的發(fā)展趨勢，機械加工檢測技術(shù)的智能化發(fā)展的不僅體現(xiàn)在提高生產(chǎn)效率和檢測精度上，智能化的機械加工檢測技術(shù)是實現(xiàn)智能制造的重要組成部分，也是推動制造業(yè)向更高層次發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。本文在總結(jié)機械加工檢測工藝國內(nèi)外現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對機械加工檢測智能化的概念、特征進行了定義，最后對機械加工智能化檢測技術(shù)的發(fā)展進行了展望。2、機械加工檢測工藝現(xiàn)狀在機械加工領(lǐng)域，質(zhì)量檢測技術(shù)的發(fā)展歷程從傳統(tǒng)的游標卡尺和千分尺，到現(xiàn)代的接觸式和非接觸式檢測方式，反映了機械加工檢測需求對于精度、效率及多樣性需求的不斷提高?，F(xiàn)有的機械加工檢測工藝主要分為接觸式和非接觸式檢測。2.1接觸式檢測工藝機械加工的接觸式檢測以物理接觸為主要手段獲取被測試對象信息。其中，三坐標測量機是最為現(xiàn)代化的接觸式測量代表，其通過探頭與被測試物體表面接觸來獲取零件的關(guān)鍵點幾何參數(shù)。在精度和準確性方面，接觸式檢測設(shè)備可以提供非常精確的測量數(shù)據(jù)，通常測量精度可以達到微米級，接觸時測量是高精度測量的場合（如航空航天、汽車制造和醫(yī)療器械等領(lǐng)域）的重要測量工具，在一些高精度零件的精密制造中，接觸式檢測是無可替代的。但從測量效率方面看，接觸式檢測需要逐點對每個測量點進行測量，測量效率較低，對于結(jié)構(gòu)尺寸大、形狀復雜零件的測量很難全面地評價零件的加工質(zhì)量。2.2非接觸式檢測工藝機械加工的非接觸式檢測是以光電技術(shù)為基礎(chǔ)，在不與被測量對象發(fā)生物理接觸的情況下，獲取零件的幾何量信息。機械加工的非接觸式檢測最為典型的方法有激光三角測量法和機器視覺測量。激光三角測量法是利用光線空間傳播過程中的光學反射規(guī)律和相似三角形原理，在接收透鏡的物空間與像空間構(gòu)成相似關(guān)系，同時利用邊角關(guān)系計算出待測位移。光學掃描儀是典型的通過投影光線并記錄反射回來的光線以建立被測試物體表面模型的測量方法，光學三維掃描器可以在幾秒鐘內(nèi)捕獲數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，快速地獲取大量工件表面幾何數(shù)據(jù)，適合用于對尺寸大型、結(jié)構(gòu)復雜的零件進行全面的精度控制，提高大批量生產(chǎn)的精度的一致性和提高效率。光學掃描儀由于對環(huán)境中的光線條件依賴較高，在明暗變化大或者反射性強烈的環(huán)境下對精度產(chǎn)生影響，同時需要復雜計算處理數(shù)據(jù)以建立被測試物體表面模型。激光干涉儀可以提供更為精確的結(jié)構(gòu)尺寸測量，其精度可能受到環(huán)境因素（如溫度、濕度）影響，但是通過輔助環(huán)境控制及校準，測量精度能夠達到微米甚至納米級別。非接觸式檢測技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了高程度的自動化和集成化，采用了先進的圖像處理軟件和算法，可以自動識別并分析數(shù)據(jù)，還支持與計算機輔助設(shè)計軟件聯(lián)動，并且可以通過編程進行自動化操作以提高效率和減少人為誤差。非接觸式檢測技術(shù)具有許多優(yōu)勢，并且在許多應用中都顯示出極高的價值。3、智能化檢測的概念及特征3.1智能化檢測概念智能化檢測是一種革新性的技術(shù)，其結(jié)合了先進的數(shù)據(jù)分析和人工智能（AI）技術(shù)，能夠在各種環(huán)境和應用中進行精確的檢測和識別。在機械加工領(lǐng)域，智能化檢測正在改變評估產(chǎn)品質(zhì)量的形式，優(yōu)化生產(chǎn)流程，以及降低廢品率。在基礎(chǔ)層面上，智能化檢測系統(tǒng)是一種自動化的質(zhì)量控制工具，可以識別和分類產(chǎn)品的特性和缺陷。這些系統(tǒng)通常使用一種或多種傳感器（例如光學、聲學、電磁或熱傳感器）來收集數(shù)據(jù)，然后使用預先訓練的AI模型來分析這些數(shù)據(jù)，以確定產(chǎn)品是否符合預定的質(zhì)量標準。智能化檢測的核心是通過學習和適應來改善測量精度和一致性。通過收集和分析大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，識別更復雜的生產(chǎn)制造模式下細微的機加工尺寸的變化，采用大數(shù)據(jù)和云計算技術(shù)來進一步提高檢測的準確性和一致性，形成更為完善的檢測工藝。3.2智能化檢測特征機械加工中過程中的智能化檢測的特征主要表現(xiàn)在智能傳感器的應用、檢測數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)模型處理及檢測工藝的深度學習。（1）智能傳感器的應用隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學習的智能激光傳感器在檢測中的優(yōu)勢日益明顯，為機械加工檢測提供了新的解決方案。智能傳感器通過深度學習算法，可以自動學習和識別復雜的模式，從而提高檢測的精度和效率，同時也具有強大的自適應性和預測能力。智能激光傳感器在機械加工中的具體應用見表1。相比于傳統(tǒng)的激光傳感器，它們更加依賴于軟件算法，而不僅僅是硬件設(shè)備，從而實現(xiàn)了對檢測環(huán)境和需求的自適應性。傳統(tǒng)的傳感器相對于融合了深度學習的智能傳感器的優(yōu)缺點對比見表2。同時，通過深度學習技術(shù)，智能激光傳感器可以實現(xiàn)更高級的功能，如物體識別、場景理解等。在機械加工檢測中，智能激光傳感器首先通過收集機械加工過程中的各種數(shù)據(jù)，然后對這些數(shù)據(jù)進行預處理，以提高深度學習算法的學習效率。接著，利用深度學習算法對預處理后的數(shù)據(jù)進行訓練，以學習和識別機械加工過程中的各種模式。在機械加工過程中，智能激光傳感器可以利用訓練好的模型對實時數(shù)據(jù)進行檢測，實現(xiàn)高精度和高效率的質(zhì)量控制。智能激光傳感器還可以利用深度學習模型進行預測[13]，以提前發(fā)現(xiàn)可能的問題，并對機械加工過程進行優(yōu)化。智能激光傳感器在機械加工檢測中的應用，不僅提高了檢測的精度和效率，也提升了檢測的智能化程度，展現(xiàn)出了強大的自適應性和預測能力。（2）多源數(shù)據(jù)融合與處理在機械加工檢測中多種測量方式產(chǎn)生不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)，不同類型的數(shù)據(jù)標準不一，導致測量評價機制的決策錯誤。多源數(shù)據(jù)融合通過整合來自不同來源的數(shù)據(jù)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并增強質(zhì)量控制的效果。Hall等建立傳感器數(shù)據(jù)融合（SDF）方法，該技術(shù)結(jié)合了來自多個傳感器的數(shù)據(jù)及相關(guān)信息，以實現(xiàn)比單個傳感器更具體的推理。多源數(shù)據(jù)融合可以幫助發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)中的錯誤和異常。此外，數(shù)據(jù)融合還可以提供更全面和準確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從而支持決策和質(zhì)量改進。（3）大數(shù)據(jù)模型處理大數(shù)據(jù)技術(shù)在機械加工檢測中的應用已經(jīng)從初期的探索階段逐步轉(zhuǎn)向了深度應用階段。在此過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)從簡單的數(shù)據(jù)收集和分析，發(fā)展到了復雜的預測模型和優(yōu)化算法。大數(shù)據(jù)分析是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的革命性飛躍，其特點可以用5個高來概括和定義：高容量（數(shù)據(jù)量大）、高速度（數(shù)據(jù)生成和更新速度快）、高多樣性（各種來源生成的數(shù)據(jù)以不同的形式出現(xiàn)）、高精度和高價值（潛在價值巨大）。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)作為重要的數(shù)據(jù)預測分析技術(shù)體系，可以在海量數(shù)據(jù)中保留數(shù)據(jù)特征，提高網(wǎng)絡(luò)訓練和學習能力。許多企業(yè)已經(jīng)開始利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來構(gòu)建機器學習模型，通過這些模型，他們可以預測產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化生產(chǎn)流程，從而提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還被用于構(gòu)建智能化的機械加工檢測系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以實時監(jiān)控生產(chǎn)過程，自動檢測和預警生產(chǎn)問題，從而確保產(chǎn)品質(zhì)量。（4）基于深度學習的檢測工藝基于圖像的深度學習可以用于檢測產(chǎn)品表面的缺陷，如裂紋、劃痕和凹陷等，如圖1所示。其識別問題的常用方法大致分為兩種，一是圖像閾值分割后，基于構(gòu)造缺陷特征模式匹配的方法；二是基于統(tǒng)計學習的構(gòu)造缺陷檢測分類模型算法。兩種缺陷檢測算法的流程圖如圖2所示。

楊洋等對基于深度學習的缺陷檢測提出了一種基于改進的YOLOv5s的檢測方法。首先，在骨干網(wǎng)中深化網(wǎng)絡(luò)層，增加注意力機制CBAM模塊；然后，添加一個小尺度檢測層，將模型從三輸出預測層增加到四輸出預測層。第三，頸部網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)特征融合得到增強。最后，將原有卷積替換為深度可分離卷積，可以對產(chǎn)品圖像進行分類和分割，從而實現(xiàn)高效準確的缺陷檢測。基于視覺的深度學習缺陷檢測可以用于檢測產(chǎn)品組裝過程中的缺陷，如錯位、錯裝和缺失等。通過CMOS或工業(yè)攝像機，可以對產(chǎn)品組裝圖像進行分析和識別，從而實現(xiàn)自動化的缺陷檢測和分類。Chen等為了檢測金屬易拉罐底部的表面缺陷，設(shè)計了兩個同心的圓錐環(huán)形明場光源，以同時照亮易拉罐底部的中心和外圍區(qū)域。Tao等使用暗場成像來檢測大口徑光學元件表面的微小劃痕。2018年以來，以ELMO模型、BERT模型為代表預訓練模型快速興起，它們可以提高檢測的準確性和效率，并實現(xiàn)自動化的缺陷檢測和分類。4、機械加工智能化檢測的發(fā)展機械加工的檢測工藝順應智能制造的需求，與智能化發(fā)展相接軌，機械加工智能化檢測工藝的發(fā)展趨勢是多樣的，主要朝以下幾方面發(fā)展：智能化檢測設(shè)備的向集成化發(fā)展，將多種檢測技術(shù)和設(shè)備集成在一起，形成多功能、高效率的檢測設(shè)備，避免多種設(shè)備之間的接口問題，提高檢測效率和準確性；智能化檢測設(shè)備的便攜式發(fā)展，方便檢測人員進行現(xiàn)場檢測，提高檢測效率和便捷性，減少運輸和安裝成本，降低檢測成本；智能化檢測設(shè)備自動化的發(fā)展趨勢，可以實現(xiàn)自動化執(zhí)行檢測任務，減少人力成本，提高工作效率和準確性；智能化檢測設(shè)備的智能化發(fā)展，實現(xiàn)智能化的數(shù)據(jù)處理、分析和判斷，提高檢測的準確性和可靠性；智能化檢測設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展實現(xiàn)設(shè)備之間的聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)共享，提高設(shè)備的整體效率和準確性，同時也可以實現(xiàn)遠程監(jiān)控和管理。5、結(jié)束語智能檢測