摘. . 要：人工智能加工制造是一类能够让公司在研制、生产加工、综合管理、综合服务等多个方面，转变得更为“聪明”的生产加工模式，制造加工产业公司需要从自身实际发展进步的关键痛点出发，在科学合理的总体策划与顶层综合系统设计基础之上，产生人工智能加工制造体系。在本文中，笔者探索研究的就是具体人工智能加工制造过程里，在机测试作用功能的实际情况与发展进步态势。
关键词：智能制造；在机检测；发展趋势
引言
“人工智能加工制造”这类含义，最开始是由美国专家学者P.K.Wright 与 D.A.Bourne 在它的著作《ManufacturingIntelligence》里产生，他们把人工智能加工制造确定为智能机器人使用加工制造操作软件应用体系专业技术、集成管理应用体系项目工程以及智能机器人视觉感官等专业技术，实施批量生产加工的体系性过程。工信部颁布出台的《人工智能加工制造发展策划（2016-2020）》里，把人工智能加工制造确定为根据全新一代数据信息通讯专业技术和先进加工制造专业技术有效深度融合，融入到综合系统设计、生产加工、综合管理、综合服务等加工制造活动的每一个工作环节步骤，具备自感知、自学习、自策略、自履行、自适合等作用功能的全新生产加工模式 ［1］ 。
1?智能制造和在机检测
伴随着中国《中国加工生产制造二零二五》行动指南的实行，项目工程机械设备各电脑主机厂家均在展开以人工智能加工制造为发展目标的专业技术改进完善，投资建设以改革创新、绿色环保、人工智能为核心，电子信息化和现代工业化有效深度融合的信息化、在线的人工智能加工厂。人工智能加工厂，指的是根据全面互联、人工智能操作控制、安全、稳定、高效的工联网，大量应用全新一代电子信息专业技术与先进加工制造专业技术，深度应用综合系统设计生产加工、检测测试与仓储物流运输等人工智能装备设施、操作应用软件与操控管理体系的当代加工厂 ［2］ 。
针对机械设备生产加工各工序来说，人工智能加工制造通常表现为：运用精密夹具准确定位，推广使用在机测量确定等先进专业技术，完成设备工件自动智能化持续生产加工，保障设备工件优良的一致性。在机测试指的是在数控电子机床上，使用设备工件测头等作用功能组成部件，配合厂家供应的测量确定周期循环应用程序，自动测量确定设备工件分布坐标系的原点，可以自动测量确定平面、倾斜角度及凹槽等具体形状的分布坐标数据信息，并且自动输出储存在体系变化量里面，方便操作管理工展开生产加工。可以拓展机床设施作用功能，剧烈减少设备工件生产加工的协助时间。
2?智能制造中在机检测功能的现状
在高水准产品的加工制造与高工作效率生产加工环境的建设里，测量确定专业技术大力发挥了巨大的影响。最近几年以来，根据接触式、非直接接触型等多种测头的在机测量确定专业技术，在当代第二产业行业领域被大规模推广和应用。
2.1 接触式
2.1.1. 触发式
触发式测量确定在全球发展进步非常早，专业技术也比较成熟稳定，测头的具体位置分布坐标主要是经过生产加工核心的操控管理体系锁存，其准确度通常决定于生产加工核心的准确定位准确度。
所以，为了获取比较大的测量确定准确度，全球专家学者的分析研究普遍根据数控体系与生产加工核心 ［3］ 。经典的有：杨光教授等成立了由三轴立式生产加工核心、FANUC-0MC 数控体系等构成的在机测量确定体系，这个体系能够参考依据测量确定数据信息，实现了曲面的 UG 建立模型与生产加工程序代码的生成，准确定位准确度实现 ±0.0030 毫米 ~±0.0040 毫米，为完成 CAD/CAM 的集中打下了坚实的基础。吴小梅教授研发了根据数控铣床的测量确定、造型与生产加工集成管理应用体系，这个体系的重要优势是它可以经过界限线的获得生成测量确定途径，进而实现了多种曲面的测量确定、建立模型与生产加工，但是这个体系局限于没有曲面突变的实际状况，针对有突变的实际状况还要求逐渐思考。之后，孙宏强教授在杨光教授的基础之上，自主研发了测量确定操作应用软件，使用生产加工核心的高准确度行走组织机构，运行工作在机测量确定操作应用软件自动生成的测量确定主应用程序与经典数学几何特点的测量确定宏应用程序，对在机生产加工的设备工件完成了分布坐标测量确定。其测量确定最终结果和三维分布坐标测量确定机的测量确定最终结果对比，存在一定的误差，但是整体分析之后，评价判定最终结果绝对误差都低于 0.010 毫米，整体上满足项目工程里的有效误差作用范围。
在多轴生产加工方面，Huang 教授使用触发式测头，对零部件表层展开在机测量确定与有效误差补偿，第一次在五轴生产加工核心上完成了薄壁类零部件自适合柔性生产加工，实现了其应该具有的准确度，与此同时，其分析研究还为叶片设备的快速生产加工供应了优良的生产加工战略。触发式在机测量确定工作效率虽然不理想，但是准确度比较大，而且一旦体系可以在测头触发的瞬间，及时有效地锁存测头位置分布坐标，就可以获取更大的准确度，但是为操控管理体系的运行工作速率与周期循环工作周期指出了多种要求 ［4］ 。
2.1.2 扫描式
接触式自动扫描测量确定，是在触发式的基础之上发展壮大起来的，克服了触发式测量确定不持续的缺点不足，提升了测量确定工作效率。但是，其测量确定分布坐标数值是测头位移量和机床设施位移量的总和，因此其测量确定准确度也比较低。衣振国教授根据 Sinumerik84OD 数控体系与 DIGIT 三维分布坐标仿形仪，综合设计研发了根据对外开放式数控的多信号通道测量确定体系，在测量确定过程里，经过 X 或者 Z 坐标轴的随动操作控制，实现了蜂窝共底构件设施的测量确定，完成了型面测量确定、数据信息全面处理、曲面重新构建、生产加工应用程序自动生成、数控生产加工系统化作用功能，但是其测量确定目标对象依然是简易的曲面零部件。赵磊教授针对发动机引擎总体叶盘组成结构特征与生产加工机床设施的周边环境，把 Revo 接触式自动扫描测头，推广使用在臂式测量确定机里，首先综合系统设计全国首套发动机引擎叶盘在机测试设备，实现了叶盘生产加工准确度的评估工作。但是，截至当前，较为先进的是英国 Renishaw，这个企业针对在机测量确定研发了创全新 OSP60 自动扫描测头与 SPRINT 自动扫描体系，这个体系每一秒可以测量确定1000 个实际 3D 数据信息点，其优秀的研究分析水平为设备工件测量确定、测试、适应性能生产加工与机内过程操作控制，供应了无可比拟的功能优势，与此同时，还能够优化提高机床设施使用效率与周期循环时间。这类新自动扫描专业技术打造了全新的发展过程操作控制模式，这是其他测量确定模式之前，是没有办法完成的。除了非常迅速而精确的 3D 测量确定之外，SPRINT 模拟仿真自动扫描体系还能够提升过程操作控制的自动智能化程度，不需要操控者干涉。经过对自动扫描式在机测量确定模式的检查分析，即使测头的自动扫描工作效率不到非直接接触型，但是接触式测量确定模式在超精密生产加工里依然非常受欢迎，它的轮廓准确度大概在亚微米级。而且，其对刀具的破裂损坏与机床设施的有效误差测试和补偿作用功能，是其他测量确定模式没有办法快速完成的 ［5］ 。
2.2 非接触式
2.2.1 激光测量
针对非直接接触型测量模式，激光自动扫描法较为成熟稳定，并且当前的三维分布坐标测量机专业技术也能够快捷地进行移植，例如，李健教授在 FANUC 数控铣床里，添加了数控测量作用功能，快捷的完成了三轴机床设施的在机测量。但是，怎样提升激光在机测量的准确度、拓展激光在机测量的作用功能 ( 例如设备工件找正、机床设施有效误差追踪等 ) 应该是研究学者们分析研究的核心要点。石照耀教授使用激光追踪仪在大尺寸测量与准确定位方面的优势，应用了 AT901-MR 激光追踪仪设备，成立起了固定齿轮工件分布坐标系，并且把固定齿轮设备工件分布坐标系和三维立体测量应用平台分布坐标系相互关联之后，使用测头对固定齿轮展开自适合测量，完成了特大规模固定齿轮特点线的在机测量，开启了激光准确定位测量的全新应用模式。
2.2.2 视觉测量
三维立体视觉感官测量模式，因为具备非接触、实际性强与速率快等特征，被看成是最具备未来发展前途的三维立体形貌测试专业技术，其逐渐发展成为了全球三维立体形貌测量行业领域的核心热点与重点。刘斌教授针对锻造生产加工工艺过程里的大锻件有效尺寸测量矛盾问题，指出了根据双目立体视觉感官的在机测量模式，为大规模锻件有效尺寸的在机测量供应了一类全新模式。黎淑梅教授指出了一类根据双目立体视觉感官的大尺寸设备工件在机三维立体测量模式，这类应用模式以视差原理为重要基础，成立了双目立体视觉感官测量体系的硬件设施应用平台与操作应用软件结构，完成大尺寸设备工件三维立体数据信息的高效获得与关键有效尺寸的三维立体测量，并且由实践案例检测了测量体系的高效性。但是以上分析研究，仅仅是完成了简单意义上的在机测量，并且没有能够把测量数据信息反馈给生产加工操控管理体系，测量体系和生产加工操控管理体系仍然是完全孤立存在的。
2.3 复合式
复合式在机测量确定，通常都是多感应设备和数控体系高度集中，主要目的在于优势与劣势互相弥补，从而完成精密化、人工智能化测量确定。二零零三年，浙江大学张华教授指出在同一台机器设备上，完成激光自动扫描、接触自动扫描与视觉感官测量确定复合测量确定模式，分析研究了根据神经分布网络系统的立体视觉感官微测量确定专业技术、多感应设备互补测量确定和数据信息融合专业技术，但是其分析研究全面集合在原理层面，并且没完成其和生产加工核心的集中，也还没有应用在测试实验。把复合式在机测量确定，最早应用在应用实践的是牟鲁西教授，他分析研究了根据有效误差研究分析的庞杂曲面零部件接触式测头——活动关节臂激光自动扫描仪排列组合测量确定模式，构建一个针对庞杂曲面零部件多轴数控生产加工的在机排列组合测量确定体系，完成了庞杂曲面全局迅速测量确定与局部超差地区准确测量确定，并且在实际项目工程里展开了论证。
3?发展趋势小结
伴随着当代制造加工产业对零部件生产加工高准确度、高工作效率的多种要求，包括多种高准确度机床设施测头的快速发展进步，零部件的测量模式也将会从旧有传统类型的三维分布坐标机测量，向高效、在线、实时的在机测量转化，而且建设根据在机测量的大闭环 CAD/CAM/CAI 体系也将会发展成为未来的重要发展进步朝向。
截至目前，全球很多研究学者、专家学者对在机测量专业技术，都展开了一定的分析研究，但是有限性比较强。
第一步，通常所说的曲面零部件在机测量，主要是针对某一类零部件或者某一种零部件，而且对零部件的曲面特点还存在确定的需求，测量作用范围有限。
第二，在操作应用软件层面上，因为生产加工核心操控管理体系类型不一，对数据信息收集端口的多种要求各异，无法完成测量操作应用软件和操控管理体系的集中，与此同时，操控管理体系和曲面建立模型操作应用软件相互之间，也没有相对应的端口，他们是相对独立的存在，所以还没有完成 CAD/CAM/CAI 实际高度集中。此外，和生产加工核心集中的测量体系，普遍是单一测量模式，主要是多感应控制器设备互补测量的探究，也局限于全局测量和局部测量的排列组合，没有能够把多感应控制器设备互补、人工智能测量的原理，非常好的应用在应用实践。在结尾，高速高精的测量原理没有获取加深，在机测量变成能优于三维分布坐标机的测量，主要原因在它的快速反应方面，而前述的分析研究并没有这类快速测量这类思想的，普遍把重点放置在准确度上，因此测量速率与准确度没有能够获取非常好的统一。
今后，伴随着多种高准确度需求的广泛运用，在机测量需要开始集成化发展进步，以完成高准确度、高工作效率的生产加工，其重要特征是：①常用化，也就是针对随意庞杂曲面，测量体系都可以正确的做出途径策划，并且按照确定的战略，成功结束零部件的快速测量；②集中化，今后的测量操作应用软件、操控管理体系、建立模型操作应用软件，将会以确定的标准规范、应用指定的端口实际高度集中在一起，完成数据信息的随时随地共享，并不是多种通讯端口与服务协议的自我完全封闭和割据；③人工智能化，也就是测量系统，将会集中多种感应设备，如视觉感官、嗅觉感应设备等，按照各种类的数据信息展开判定、并且自动调节控制测量战略，完成自动智能化的人工智能测量；④快速高精化，不单单主要表现在加工工作效率上，更主要表现在数据信息收集上，测量体系将会以更大的速率收集数据信息；高精度，则取决于机床设施用测头的准确度和生产加工核心的准确度，而这二者的高准确度化，正是今后测量与生产加工发展进步的主流方向。
4?结语
公司仅有提升加工制造过程的智能水平，才可以保障产品综合质量、降低人力成本费用。机床设施厂家仅有持续拓展机床设施作用功能，研究分析客户操作应用的真实需要，分析研究多种在机测量方法，并且简约化测量操作应用步骤，才可以获得长足的发展进步。
参考文献：
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［2］董国强 , 徐英锋 , 曾显波 , 于熠阳 . 智能制造技术在工业自动化生产线中的应用探究 [J]. 科技创新与应用 ,2020(34):98-99.
［3］刘惠玲 , 许可嘉 . 智能制造关键技术概述 [J]. 质量与认证,2020(11):48-49.
［4］王柏村,薛塬,延建林,杨晓迎,周源.以人为本的智能制造：理念、技术与应用 [J]. 中国工程科学 ,2020,22(04):139-146.
［5］朱正德 , 刘攀 . 智能制造检测技术的特点和发展跟踪 [J]. 汽车工艺师 ,2017(07):10-17.
