智能制造过程质量监测及优化控制策略

智能制造过程质量监测及优化控制策略

升土拉古

攀枝花学院，四川省攀枝花市 617000

摘要：本文重点探讨了智能制造过程的质量监测方法及其优化控制策略。首先阐述了进行质量监测的重要性,有助于实时发现缺陷、预防质量问题、提高产品质量水平。接着介绍了三种常用的质量监测方法:基于传感器、基于机器视觉和基于大数据分析。然后详细论述了三种质量优化控制策略:实时质量控制根据监测数据实时调整工艺参数;预测质量控制基于历史数据预测潜在缺陷并提前干预;自适应质量控制通过智能算法自主优化控制策略。

关键词: 智能制造；质量监测；传感器；机器视觉

引言: 随着制造业的自动化和智能化水平不断提高,对产品质量的要求也越来越高。传统的人工抽检已经很难满足当前对质量的苛刻要求,因此在智能制造过程中引入先进的质量监测和优化控制技术就显得尤为重要。智能质量监测可以实现全过程、全员工的质量数据采集,为发现和分析质量问题提供坚实的数据基础。

一、智能制造过程质量监测的重要性

在当前的智能制造时代,质量监测在整个制造过程中扮演着至关重要的角色。实施有效的质量监测可以带来以下重要意义，通过持续监测制造过程中的关键质量特征值,一旦发现异常波动或超出控制限值,可及时发出预警,采取纠正措施,避免缺陷产品的产生。这有助于最大限度地确保产品质量的稳定性和一致性。对监测数据进行分析可以发现质量问题与工艺参数之间的内在关联,从而有针对性地优化工艺参数设置,持续改进生产流程,消除质量问题的根源。精确的质量监测数据可以指导实现更加精细化的质量控制,最大限度减少次品和返工,从而降低制造成本,提高企业的经济绩效。质量大数据分析是智能制造的重要基础,有助于实现自动化与智能化的质量分析与决策,是制造业向智能化转型升级的重要驱动力。质量监测数据为每一个产品的质量状态提供了完整的记录,为制造商开展质量追溯和质量改进提供了可靠的数据支撑。

二、智能制造过程质量监测方法

(一)基于传感器的质量监测

基于传感器的质量监测是智能制造过程中应用最为广泛的一种监测方法。它通过安装各种测量传感器,实时采集制造过程中关键质量特征值的数据,从而实现对产品质量的在线监控。常用的质量特征值传感器包括:温度、压力、位移、振动、扭矩等传感器,用于采集加工过程中的工艺参数数据;尺寸、粗糙度、圆度等检测传感器,用于测量产品外形和表面质量特征;应变计、拉力计等传感器,用于检测产品力学性能指标。

利用传感器数据的质量监测过程包括:建立关键质量特征值与最终质量之间的相关模型;部署测量系统实时采集关键质量特征值数据;基于模型分析数据,判断质量是否合格并发出预警;利用质量数据追溯质量问题根源。目前,基于物联网技术的智能传感器正在制造现场广泛部署,能够实现便捷、低成本的质量数据采集,软测量技术的发展也推动了利用现有工艺数据进行质量监测的新方法。

(二)基于机器视觉的质量监测

除了使用传感器采集质量数据外,应用机器视觉技术对制造过程及产品进行图像或视频检测也是常用的智能质量监测手段。机器视觉系统通过摄像头、图像处理和模式识别算法,可以对工件的外形、尺寸、位置、缺陷等质量特征进行自动检测,从而实现全面的质量监控。机器视觉质量监测的基本步骤包括:利用相机或检测设备对工件或工艺过程进行拍照或录像;使用图像处理算法对图像进行预处理,如去噪、增强、提取边缘等;应用模式识别算法识别检测对象,如缺陷识别、尺寸测量等;根据识别结果输出质量判断和分析结果。

机器视觉技术具有测量速度快、成本低廉、适用范围广等优势,已在电子制造、食品医药、汽车制造等多个领域得到广泛应用。目前,人工智能技术在机器视觉系统中的应用也日益深入,如基于深度学习的缺陷识别、增强现实辅助检测等,使得视觉监测的智能化水平不断提升。

(三)基于大数据分析的质量监测

基于大数据分析的质量监测,是利用互联网、物联网和人工智能技术,对制造过程中海量复杂的质量数据进行智能分析、机器学习和知识发现,从而实现对产品质量的预测和评估。其基本思路包括，建立数据采集和整合系统,收集来自设备、产品、工艺等各个环节的质量数据。利用大数据处理技术对海量数据进行存储、清洗、转换和挖掘。应用数据分析和机器学习算法,发现质量数据中的模式和规律。基于数据模型,对产品质量进行评估和预测,发现潜在问题并提出优化建议。将分析结果反馈至制造执行系统,指导质量优化控制决策。大数据分析手段为质量监测提供了新的数据来源和分析工具,可以从更加全面、宏观的层面发现影响质量的深层次因素,并基于海量历史数据对未来质量走势进行准确预测,是实现智能制造中高级质量控制的重要技术支撑。

三、智能制造过程质量优化控制策略

(一) 实时质量控制策略

实时质量控制策略是基于质量监测系统采集的实时质量数据,对制造过程中的工艺参数进行动态调整,从而实现质量的实时优化控制。其基本原理和步骤包括，建立质量模型,描述质量特征值与工艺参数之间的关系。如选取关键质量指标作为输出变量,工艺参数作为输入变量,构建统计模型或机器学习模型。部署质量传感器或检测系统,实时采集质量特征值数据和工艺参数数据。基于质量模型和检测数据,评估当前质量状态,判断是否超出控制限值。如果出现质量偏差,则根据质量模型的反解,计算出需要调整的工艺参数的期望值。将优化后的工艺参数输入到控制系统,实现工艺参数的自动调节。持续监测质量状态,对发现的新偏差进行反馈修正,构成闭环控制。实时质量控制策略的关键是建立准确的质量模型,并具备实时质量检测和快速工艺调整的能力。在线质量优化需要制造执行系统与质量监控系统高效集成。目前,该策略已广泛应用于注塑、冶金、化工等行业的关键质量控制环节中。

(二)预测质量控制策略

预测质量控制策略是基于对历史质量大数据的分析,利用机器学习算法构建质量预测模型,从而提前发现质量异常,并制定相应的工艺参数优化方案。其实现过程包括，从制造过程的质量检测数据、工艺参数、设备状态等多个维度,收集和整合大数据样本，使用数据清洗、降噪等技术对原始数据进行预处理,确保数据质量，应用机器学习算法(如神经网络、决策树等)对历史数据进行训练,构建质量预测模型，将当前的质量检测数据和工艺参数输入预测模型,获得未来一段时间的质量趋势预测结果，分析质量预测结果,如果发现异常或不合格的趋势,提前生成优化建议方案，根据建议方案,主动调整相关工艺参数,预防潜在的质量问题，持续更新质量数据样本,周期性重新训练模型,保证预测模型的准确性。与实时质量控制策略相比,预测质量控制策略的优势在于可从更长时间尺度上预判质量变化趋势,主动制定纠偏措施,有助于进一步降低不合格品率。目前该策略已在电子制造、汽车装备制造等领域得到应用。

(三)自适应质量控制策略

自适应质量控制策略旨在通过智能算法自主进化控制策略模型,从而不断优化质量控制效果,实现"人机耦合"的智能质量控制。其基本原理为，构建初始的质量控制策略模型,包括质量评估模型、制造系统动态模型和控制策略模型，部署质量检测和工艺参数采集系统,持续获取制造过程的质量和工艺数据，结合获取的数据,通过仿真和优化算法(如强化学习、进化算法等),评估当前控制策略的优劣,并生成改进的策略模型，将新策略模型输入制造执行系统,指导下一阶段的质量控制，根据新策略模型的控制效果,不断迭代优化策略模型,自适应地进化出性能更优的控制策略，在迭代优化过程中,系统还可以根据外部环境或制造目标的变化,主动调整控制策略模型。这种基于人工智能的质量自适应控制方法,无需人为设置复杂控制规则,而是通过机器自主学习制定最优的质量控制策略。目前已在钢铁工业、精密加工等领域得到初步应用,展现出智能化控制的广阔前景。

结语

总之，通过本文的探讨和分析，我们可以看到智能制造在提高生产质量和效率方面的巨大潜力。为了实现这些目标，制造业必须继续采纳并优化先进的质量监测和控制技术，这将是推动未来制造业发展的关键驱动力。

参考文献

[1] 余建波.基于智能学习模型的制造过程质量控制理论与方法论研究[D].上海交通大学,2009.

[2] 刘觅.基于云制造的单件定制生产智能调度关键技术研究[D].重庆大学,2016.

[3] 游香米,方文,杨宁川,等.一种炼钢过程质量控制方法及系统:201910661607[P][2024-04-21].