《智能制造技术基础》课件——第4章 加工过程的智能监测与控制.pptxVIP

智能制造技术基础;;概述;在制造生产实践中，加工过程并非一直处于理想状态，而是伴随着材料的去除出现多种复杂的物理现象，如加工几何误差、热变形、弹性变形以及系统振动等。

这些复杂的物理现象，导致了产品质量不能满足要求。随着信息技术、传感器技术、计算机技术、互联网技术的飞速发展，以及生产中人们对加工质量要求的不断提高，通过对加工过程参数实施监测并通过主被动控制的方法、对不利于产品高质量生产的加工过程进行干预的智能加工技术受到广泛关注。;4.1.1加工过程的智能监测与控制的目的;;4.1.2智能监测与控制的内容;4.1.3加工过程的智能监测与控制发展趋势;加工过程的无损检测技术;4.2.1加工过程中常用的无损检测技术;（1）涡流检测是一种非接触式的检测技术，感应线圈不与试件直接接触，可进行高速检测，易于实现自动化。用于检测铁磁性材料（导电材料）的金属零件，且只能用于对零件表面及近表面缺陷的检测。

（2）超声波检测方法是一种利用声脉冲在试件的缺陷处发生变化来进行检测的。通过计算机、信号采集、以及图像处理技术可将超声波图像化，能直观的反映出被检金属零件内部的结构信息。作为一种新型的无损伤检测方法，超声无损检测技术有着诸多优点：灵敏度高、检测深度大、结果精确可靠、成本低、操作简单且超声波探伤仪体积小、重量轻，便于携带，对人体无害，已经广泛的用于金属加工、材料试验、航天航空等领域。根据目前的发展情况，超声波无损检测技术主要用于金属零件的质量评估，例如钢板、管道、压力容器、金属材料复合层、铁路轨道以及列车零件等的无损检测研究。;（3）射线检测技术是一种利用X射线、射线以及中子射线等穿过试件时产生的强度衰减变化进行检测的方法。根据穿过试件的射线强度不同，可以判断出试件内部结构是否存在缺陷，只要试件中存在缺陷就会破坏射线的连续性，由于不连续的射线在胶片上的感光程度存在着一定差异，因而就显示出不连续的图像信息。近年来，射线无损检测技术主要用于对小型、几何形状复杂的金属铸件或锻件的无损检验和尺寸测量，以及航空工业复合型型材料和金属零件等的无损检测检测。射线检测方法具有检测效果直观，缺陷尺寸检测结果精确，能提供永久性记录以及灵敏度高等优点。

（4）渗透检测方法具有操作简单、成本低、检测灵敏度高、一次性检测范围广、缺陷显示效果直观等特性，可用于检测各类不同缺陷。该方法只能用于检测金属零件表面开口裂纹，且被检试件表面必须相对光滑且无污染物。;（5）磁粉检测方法操作简单且成本低，适用于检测所有铁磁性材料的表面和近表面的缺陷。

（6）激光检测方法原理是对被检试件施加激光载荷，当金属零件内部存在缺陷时，其缺陷部位与正常部位发生的形变量不同，通过对施加载荷前后所形成的信息图像的叠加来判断其内部是否存在缺陷。由于激光光束可以入射到试件的任何部位，故可用来检测几何形状不规则金属零件。目前，激光检测主要用于对高温条件、不易接近的试件以及超薄超细试件的检测，如热钢材、放射性材料的检测等。由于激光检测技术的成本高、安全性差，目前仍处在发展完善的阶段。

（7）红外热成像检测技术是一种利用红外热像仪将物体表面不可见的红外热辐射信息转换为可见的热图像的方法。该方法具有非接触、不破坏、实时、快速等特性，能有效的对金属零件缺陷进行无损检测研究。目前，该技术广泛应用于军事领域、航空航天、冶金机械、电力石化、压力容器等诸多领域，虽然红外无损检测有其突出的优点，但也存在着一定的局限性，如信号的信噪比不高，热传导惰性大衰减快，缺陷定量化检测水平低等。

随着计算机技术、信息技术、精密加工等技术的发展，一些新的技术如计算机视觉、声发射技术、热红外技术等实现了加工过程参数的在线检测，为智能制造技术的实现奠定了基础。;4.2.2机器视觉;机器视觉（MachineVision，MV）也称为计算机视觉，是一种以机器视觉产品代替人眼的视觉功能，利用计算机对机器视觉产品采集的图像或者视频进行处理，从而实现对客观世界的三维场景的感知、识别和理解的技术。机器视觉技术涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理和模式识别等多个技术领域。它主要利用计算机来模拟人或者再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息，分析特征，最终用于如工业检测、工业探伤、精密测控、自动生成线及各种危险场合工作的机器人等。;图4-3机器视觉系统构成示例;（1）光源

光源照明技术对机器视觉系统性能的好坏有着至关重要的作用。光源的一般应具备以下特征：尽可能突出目标的特征，在物体需要检测的部分于非检测的部分之间尽可能产生明显的区别，增加对比度；保证足够的亮度和稳定性；物体位置的变化不影响成像的质量。在机器视觉系统应用中多采用透射光和反射光。光源设备的选择必须符合所需的几何形状，同时，照明亮度、均匀度、发光