尊敬的读者们，本文主要围绕“大型复杂机械产品装配状态检测自动化方案”开展讨论，从这个领域存在的问题和难度，以及基于人工智能、数字图像处理、机器人控制、装配机理等技术的自动化设计与实践方案。文章提出了数字化建模和智能识别模型构建的技术设计，并通过硬件控制系统和软件架构的实际验证，展示了该方法的合理性和可行性。
本文内容较为专业，是美林数据智能制造领域资深专家曹博士的专业分享，希望对有志于深入研究该领域的读者有一定启发和参考价值。也欢迎对此有应用需求的行业伙伴，与美林数据开展深入探讨与合作。
前言：一般性讨论大型复杂机械产品的装配状态检测自动化的重要性装配状态检测是大型复杂机械产品诸如飞机、汽车、船舶等制造过程的重要组成部分。这类产品结构复杂，其装配过程涉及大量零组件。在制造全过程中，装配劳动量通常占总劳动量的50%～60%。因此装配质量对大型复杂机械产品的最终品质有很大的影响。为保证产品品质，通常要求装配检测人员按照装配操作规程进行细致检查，确保工作涉及的成品、附件及零组件等装配均符合装配图纸及相关规范的要求。这种人工检测的方式费时费力、可靠性低，且检测时存在一定的主观性，可能造成装配状态检测准确度不高，检测结论不一致等问题；检测人员难以长期注意力集中，有可能对个别错、漏装情况未及时发现，影响装配合格性，对最终产品使用安全造成不良影响。此外，现有状态检测流程要求固化，难以随设计变更和装配工艺变更实时调整，数据缺乏统一管理，难以在后续维保工作中贡献更大价值。基于此，研究大型复杂机械产品自动化装配状态检测，提高大型复杂机械产品装配状态检测的稳定性，可回溯性，提升检测结果数据价值，是推动大型复杂机械产品装配向高质量、高效率、高精准化发展的重要任务。我国在大型复杂机械产品的设计、制造及生产管理等核心流程数字化建设中取得了很大成就。但相应的装配状态检测工作方面数字化、自动化程度还不高。什么是装配状态检测？大型复杂机械产品装配检测工作可分为两类：?状态检测：验证零件的存在性、姿态的正确性与尺寸偏差要求较低的定位正确性、简单的连接关系正确性。?关键要素检测：验证精确的定位正确性、复杂的连接关系正确性、性能实现与功能实现。其中关键要素检测是重要特性验证，如螺栓预紧力是否达标，组件气密性是否保证等，通常已具备自动化能力。大型复杂机械产品的装配检测中存在的问题主要体现在状态检测方面。为什么这件事存在难度？大型复杂机械产品装配状态检测有其特殊性，具体表现在以下方面。?大型复杂机械产品的体积与形状使得难以建设专用光学检测装备(AOI)，通常需要多次图像采集实现区域覆盖，增加了自动化检测难度；?此类产品上存在众多装配精度较低部件，且装配状态多变，难以应用数字图像处理(DIP)技术简单分析装配状态。?简单使用图像匹配技术验证零组件的存在与否要求对零组件进行多角度大量图像采样，大量增加工作负担且执行耗时。?大型复杂机械产品的检测要求明确的结果信息，如某部件缺失或位置不正确等。需要检测方法能够对待检目标进行语义级描述。人工智能方法能做什么？人工智能技术近年来快速发展，在大量工业场景得到有效应用。因此使用人工智能相关技术实现装配状态检测自动化成为可行研究方向。但人工智能方法目前只能对图像数据进行简单的分类与图像定位，并不能满足大型复杂机械产品装配状态检测实际要求。因此还必须研究寻求能够应用于本领域需求的特定方法。装配状态检测自动化方法的技术设计总体而言，要实现大型复杂机械装配状态监测的自动化，需要综合硬件、软件、人工智能方法与数字图像处理方法等多种IT前沿技术，并深入理解工业产品装配状态规程的要求。为清楚阐释这样一个自动化系统是如何工作的，我们首先从业务角度，分析大型复杂机械产品的装配状态检测自动化所需要的信息并将其表示为特定数据对象集结构。然后在此基础上，介绍综合人工智能技术与数字图像处理技术的自动化装配状态检测方法。对装配状态检测过程中关键要素的数字化建模关键要素的数字化建模主要分为三个部分，即检测规程(RoutineData)数字化，装配现场采集信息(InspectionData)数字化以及待检物样本(TrainingData)数字化。装配状态检测信息数字化装配状态检测规程定义了需要进行比对的各种检测操作。可以将装配状态检测规程内各操作所蕴含的信息进行分解为存在性，定位正确性，姿态正确性以及连接关系正确性，使其转化为可自动化的任务类型。各任务类型具体含义如下：?零组件的存在性：所转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszyzl/9022.html
