尹小敏

摘要：隨著社會的發(fā)展和生活水平的提高，人們逐步進入了新時代。在這一時代背景下，科學技術水平得到了迅猛發(fā)展，并逐步應用到機械制造領域，推動機械制造領域朝自動化方向轉變。為實現(xiàn)機械制造領域產品質量的保證要求，必須深入研究檢測技術，對自動化設備進行全面檢測以獲得相關數(shù)據(jù)，從而有效避免人為因素造成的機械誤差，提高產品質量監(jiān)測效率。鑒于此，文章結合筆者多年工作經驗，對檢測技術在機械自動化制造系統(tǒng)中的應用提出了一些建議，以供參考。

關鍵詞：檢測技術;機械;自動化制造系統(tǒng);應用

引言

在自動化機械制造領域中，應用自動檢測技術是社會發(fā)展的必然需求，極大地推動了制造業(yè)產品質量的提升。隨著檢測技術的不斷成熟和完善，勢必會進一步提升產品質量，從現(xiàn)階段我國各企業(yè)對設備檢測投入力度看，企業(yè)對于檢測技術給予了高度的重視。在這一時代背景下，檢測技術研發(fā)人員應當不斷努力研發(fā)出更多的新產品，以滿足企業(yè)和國家對于制造業(yè)發(fā)展的需求。當然這一過程也不是一蹴而就的，它是一個長期的系統(tǒng)的過程，需要廣大民眾共同努力才能實現(xiàn)。

1、檢測技術的相關概述

1.1激光與傳感器技術

運用激光與傳感器技術進行物測指標測量和計數(shù)統(tǒng)計，提高檢測效率和數(shù)據(jù)的準確性。傳感器技術可以檢測溫度、壓力、流量計、流速等，不受物體表面材料、顏色以及發(fā)射光源的影響。對于長度、寬度、深度等物測指標，可以使用激光與傳感器技術獲取即時作業(yè)寬度和深度信息。例如，收割機的割茬高度和留茬高度、干燥機的干燥均勻度、插秧機的栽植深度、播種機的播種深度、開溝機的開溝深度以及深松機的深松深度等需要人工下地測量的指標，通過傳感器技術或者紅外測量儀進行實時檢測，不僅減輕了人工檢測強度，還提高了檢測數(shù)據(jù)準確性、科學性。

1.2計算機軟件和統(tǒng)計分析技術

運用計算機軟件和統(tǒng)計分析技術代替人工計算，對檢測過程中數(shù)據(jù)、圖片以及檢測結果進行保存，提高檢測智能化水平，解決檢測過程難以重復、檢測結果難以追溯的問題?？梢詫Ω黝悪C械大類或小類檢測進行檢測模塊設計，結合數(shù)據(jù)采集、傳輸技術和統(tǒng)計分析技術，形成軟件系統(tǒng)。從數(shù)據(jù)形成角度來看，可以分為圖像識別數(shù)據(jù)、自動獲得數(shù)據(jù)、手動輸入數(shù)據(jù)計算與統(tǒng)計分析模塊;從計算指標角度來看，可以分為物測、目測、表測或綜合指標檢測模塊以及性能指標、功能指標、精度指標、損耗指標檢測模塊。相機拍攝、傳感器技術設備的數(shù)據(jù)可以通過有線和無線2種方式傳輸至PC端，實現(xiàn)圖像遠程傳輸與存儲。對于測量過程中涉及復雜計算的指標，可將數(shù)據(jù)采集與軟件統(tǒng)計分析技術結合起來，處理各類指標計算與統(tǒng)計分析，降低人工使用成本。例如，插秧機的漏插率可通過無線將云臺相機拍攝的圖像傳輸?shù)絇C端，把相關算法和模型嵌入軟件系統(tǒng)中，對圖像進行處理和分析，并進行相應的計算、存儲，提升檢測智能化水平。

1.3圖像識別技術

圖像識別是把圖像處理作為基礎，再對圖像進行處理，比如編碼、壓縮等。在這些過程中，可以將圖像輸入也可以再以動態(tài)圖像輸出，圖像識別是將最原始的圖像，經過一系列的圖像處理之后，抽取特征并對其和圖像樣本庫的資源為依據(jù)進行分類和對比。在進行圖形識別時，一般先把圖像中的物體檢測和分離出來，將這些物體中的全部形狀特點和紋理特點進行提取，在提取特點的過程中也會對圖像進行處理。通過對比分析出物體類型，做好分類之后在分析其結構。圖像識別的方法：（1）句法。句法識別主要利用符號將圖像的特征描述出來，一般經常輔助其他方法完成對圖像的識別，可以較好地發(fā)揮補充作用。在機械自動化的無損檢測中，想要應用句法識別必須明確句法的層次結構，把圖像作為對象進行分層，將形成的子圖像做有針對性的識別，分析子圖像的空間結構，再使用符號表達出圖像的特征。該種方法增強了模式的識別能力和識別物體結構的能力，但是也存在著一定的局限性，如果在進行圖像的識別過程中有很多外界的干擾，會導致不能準確的提取子圖像，導致圖像識別的誤差增大，降低圖像識別的準確度。（2）模板匹配法。模板匹配法就是將已經知道的物體的模板和獲得的圖像中全部的未知物體進行比較，如果存在未知物體和已知模板相匹配，則該物體就能被檢測出來，而且可以確定是和已知模板的物體相同。該方法雖然非常簡單，但是在使用的過程中有不少限制。想要表面全部物體的方向和尺寸，就必須準備很多模板，這會導致在應用過程中需要的儲存量和計算量都很大，使檢測成本增加。而且收集的圖像是存在噪聲的，被檢測的物體無論是形狀還是結構方面都有著不確定性，所以該方法很難達到理想的效果。

2、檢測之前的準備工作

機械自動化檢測之前的準備工作對提升檢測的精準度十分重要，這一階段工作對零部件最終檢測結果有著十分重要的影響。機械自動化檢測之前的準備工作具體包含以下3方面的內容：第一，對機械自動化制造系統(tǒng)的工藝文件進行全面分析;第二，仔細檢查和熟悉各個零部件應用的規(guī)范標準;第三，選擇適合的測量工具和測量方式來檢測機械自動化。在機械自動化檢測的過程中，工藝文件是十分重要的資料，為了能夠提升零件的檢測效率，在零件檢測之前相關人員需要仔細閱讀工藝文件，按照工藝文件的標準核算零件的工藝尺寸大小，充分重視零件的工藝加工位置和工藝余量，掌零部件加工管理的關鍵程序。同時，檢測人員還需要在自動化系統(tǒng)檢測之前充分研究施工設計圖紙，在把握設計圖紙的基礎上全面了解零件本身的形體結構。在零件檢測的準備階段，設計人員可以先對主視圖進行觀察和分析，之后按照既定的順序閱讀其他圖紙，全面了解每個圖紙中的各個元素。在閱讀圖紙的過程中，需要全面了解圖紙中的元素和各個零件尺寸大小。在零件檢測的過程中還需要相關人員能夠選擇適合的測量工具和測量方法，即按照零件的幾何尺寸大小、生產批量、尺寸大小等內容來選擇適合的測量方法。

3、檢測技術在機械自動化制造系統(tǒng)中的應用

通常情況下，自動機械制造系統(tǒng)中有兩種類型的檢測設備，第一種是直接檢測系統(tǒng)，第二種是間接檢測系統(tǒng)。顧名思義，間接檢測就是間接測量，通過對生產過程中機械設備的實際控制，檢測設備可以在操作過程中檢測并控制機床的結構、形成、尺寸和大小。這種控制不再是測量長度和變的簡單工具，而是深度的控制。值得注意的是，這種檢測需要大量的時間，且精準度相對較低，不能實現(xiàn)精準檢測。直接測量與間接測量不同，直接測量不需要通過不斷完善來實現(xiàn)測量結果的精準性，它可以充分利用現(xiàn)有設備完成測量活動。對需要測量的設備進行檢測，包括設備的尺寸和大小等，從而實現(xiàn)對機床的全面有效監(jiān)測。

結束語

綜上所述，在機械自動化加工以及使用過程中，機械自動化表面會產生裂紋等缺陷，這些缺陷嚴重影響著機械自動化表面質量。因此，對這些機械自動化表面質量監(jiān)測有著重要意義。在機械自動化制作的過程中需要相關人員做好質量檢測工作，確保其能夠滿足機械領域生產需要。

參考文獻

[1]劉軒昂，李元海.淺談檢測技術在自動化機械制造系統(tǒng)中的實際運用[J].科技經濟導刊，2019，27（23）：54.

[2]平棟之.淺談檢測技術在自動化機械制造系統(tǒng)中的運用[J].南方農機，2019，50（15）：52-53.

[3]王維.機械制造自動化系統(tǒng)中檢測技術的運用研究[J].湖北農機化，2019（15）：41.

[4]盧曉智，陳俊超，高祖宇.檢測技術在機械自動化制造系統(tǒng)中的應用[J].科學技術創(chuàng)新，2018（10）：174-175.

河北省眾聯(lián)能源環(huán)?？萍加邢薰?河北石家莊