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摘要:為實現制造強國戰略目標，提升市場競爭力，企業積極轉型，提高生產過程的智能化。隨著《中國制造2025》全面推進，面向鋼鐵行業的智能工廠集成創新，覆蓋了產品研發、工藝、制造、檢測、物流等各環節的智能化已經逐步延伸，但是涉及到檢測領域尚屬于空白，在此背景下，鋼鐵行業檢測實驗室推進智能制造已迫在眉睫。

關鍵詞:智能制造;檢測;視覺識別;激光切割

引言

《中國制造2025》發展戰略明確提出:著力發展智能裝備和智能產品，推進生產過程智能化，培育新型生產方式，全面提升企業研發、生產、管理和服務的智能化水平［1］。伴隨著我國高新技術的不斷發展，智能制造技術成為影響市場經濟環境的重要因素，智能制造技術一改傳統人工工作流程，是新時代科技領域的創新結晶，將其應用到自動化工業生產中能夠有效降低產品成本，提高產品工作效率。隨著技術的更新，現在的智能制造技術越來越有秩序，將智能制造技術應用于自動化工業生產中的現實意義非凡，為工業生產提供了可靠的保障［2］。

1智能制造的現狀

智能制造最早興起于20世紀90年代，由日本最早提出，并聯合美國、加拿大等國一起意圖突破柔性制造系統和計算機集成制造系統存在的局限性，隨后各主要國家都相繼展開智能制造的研究，以德國的“工業4.0”計劃和美國提出的“工業互聯網”最具有代表性。所謂“工業4.0”就是第4次工業革命的簡稱，旨在充分結合信息物理系統(Cyber－PhysicalSystem，CPS)與信息通信技術，使人、機器以及產品實時互聯以實現智能制造［3］。“工業互聯網”是指開放、全球化的網絡，將人、數據和機器連接起來，是利用物聯網技術進行大規模工業制造技術，其目的是升級那些關鍵的工業領域。前面的3次工業革命分別為18世紀末的“蒸汽革命”、20世紀初的“電氣革命”、20世紀中期及以后的“電子信息革命”［4］。而現在以智能制造為主要核心的制造業革命就自然而然被稱為第4次工業革命。智能制造并不是人們憑空設想的制造模式，而是隨著科學技術的不斷積累特別是新技術的出現與當前制造業模式存在的弊端日益突出而順應產生的。目前世界各國對智能制造的認識與研究還處于初級起步階段，許多構思與設想還只是停留在理論階段。有的學者提出將智能制造未來的發展劃分為3個階段:第一個階段是實現企業和工廠之間的互聯，在不同的工廠車間和企業之間，實現數據共享，使生產的每個環節能夠更好地協調，達到提高企業整體效率的目的;第二階段是利用計算機技術對產品和數據進行建模和仿真處理，初步達到“制造智能”，使產品的設計更優化和個性需求能更好地實現;第三個階段是在不斷完善增長的智能制造基礎上創新產品和創新制造工藝，使現有的商業模式和消費模式得到智能化的改變［5］。

2智能制造實現的關鍵

實現智能制造需具備以下三個關鍵條件:1)物聯網IOT(TheInternetofThings)物聯網指通過各種信息傳感器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、熱、電、力學、化學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網絡接入，實現物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。物聯網IOT是神經網絡，采集、連接各種數據，通過學習與總結，將物數字化。2)人工智能AI(ArtificialIntelligence)人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能AI是大腦，根據數據的實時變化做出恰如其分的指令。3)云計算(CloudComputing)云計算(cloudcomputing)是分布式計算的一種，指的是通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然后，通過多部服務器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果并返回給用戶。云計算是心臟，為整個智能制造決策提供充分而富有彈性的計算力支持。

3智能制造在實驗室的應用

智能實驗室是積極推進《中國制造2025》，推進企業工業化、信息化兩化融合，提升品牌、質量和勞動效率，強化風險防控能力的重要舉措。面向智能制造，全面采用工業互聯網、在線檢測、圖像識別與閉環控制及智能數據挖掘新技術;工業互聯網不僅作為解決數控設備通訊的網絡平臺，更實現生產設備和工位智能化聯網。采用先進的在線檢測、圖像識別技術實現流程自動化、信息化、智能化。采用網絡化數據管理和挖掘分析，實現靈活柔性智能加工、檢測和數據分析，實現任一網絡用戶都可以通過訪問該系統的網頁獲得該系統的相關信息。以下是筆者對智能實驗室的一些體會和建議:1)機器視覺識別技術機器視覺識別技術，是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。在實驗室中可實現的功能包括送檢樣品的自動識別、彎曲試樣裂紋識別與判斷、拉伸試驗斷后伸長率的視覺測量。2)激光切割技術的應用激光技術是20世紀與原子能、半導體及計算機齊名的四項重要發明之一，激光切割被稱之為“最快的刀、最亮的光、最準的尺”，激光切割是將能量聚焦到微小的空間，利用高密度的能量進行非接觸、高精度、高質量、高效率的切割方法，隨著加工技術的飛速發展，激光切割將會逐步成為鋼鐵產品力學檢測樣品的主流加工方法，并得到廣泛應用，激光切割將會改變傳統的機加工方法，但是有一點必須注意，就是激光切割屬于熱加工，在材料的被加工面會形成熱影響區，而熱影響區會對材料的性能產生影響，為檢測出材料的真實性能，必須在去除熱影響區。GB/T2975－2018《鋼及鋼產品力學性能試驗取樣位置及試樣制備》資料性附錄B中，已明確采用激光切割方法的加工余量，這是筆者在大量試驗的基礎上，聯合多位業內專家共同向鋼標委提出的建議，并最終被采納。3)樣品物流運輸系統在智能實驗室中，樣品的物流運輸系統是至關重要的，是實現智能檢測的基礎，按照整體流程設計，可采用AGV小車完成試料、試樣及廢料的運輸。AGV小車(AutomatedGuidedVehicle，簡稱AGV)，指裝備有電磁或光學等自動導引裝置，能夠沿規定的導引路徑行駛，具有安全保護以及各種移載功能的運輸車，工業應用中不需駕駛員的搬運車，以可充電之蓄電池為其動力來源。一般可通過電腦來控制其行進路線以及行為，或利用電磁軌道(e-lectromagneticpath－followingsystem)來設立其行進路線，電磁軌道黏貼于地板上，無人搬運車則依靠電磁軌道所帶來的訊息進行移動與動作。4)質量管控智能系統通過基于可擴展的智能質量分析算法庫和仿真模擬進行質量缺陷診斷、溯源、調控，在不斷的經驗積累和算法庫優化中逐步改進試樣加工工藝、排程、檢驗技術等，實現質量體系的閉環控制，最終達到質量智能精準管控。5)其他關鍵智能應用除上述功能以外，在智能實驗室中還要設計安全防護智能監控系統、能源管理智能管控、關鍵設備質量預警與管控等。

4結語

綜上所述，伴隨著現階段智能制造持續進步發展及材料檢測行業的轉型發展，在鋼鐵行業檢測實驗室推行智能制造是完全可行的，智能制造的體現就是智能檢測技術的全面應用，智能與檢測二者缺一不可，在檢測實驗室向智能制造的發展過程中，必須堅持從實際出發，以實際需求為導向，不可一味只追求智能化，要結合實驗室的實際需求，科學合理地應用智能檢測技術，確保智能檢測技術優勢得以充分發揮，助力鋼鐵行業檢測實驗室的持續發展。

參考文獻

［1］聶珍．面向“中國制造2025”的機械工程學科研究生培養模式探析［J］．價值工程，2018(31)

［2］田寶連．智能制造技術在工業自動化中的應用探討［J］．湖北農機化，2019(18)

［3］陳俊梅，石宇強．基于知識的智能制造物流系統平臺研究［J］．機械設計與制造，2016(9)

［4］彭訓文．工業4.0:從自動生產到智能制造［J］．大飛機，2014(7)

［5］呂佑龍，張潔．基于大數據的智慧工廠技術框架［J］．計算級集成制造系統，2016，11(22)

作者：周志超 張廣治 王貴玉 單位：北京首鋼股份有限公司質量檢驗部