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只看技术#自动化产线
11月4日周三
  1. Metrology News · 测量与质量控制38

    AI 辅助自适应光学机器人测量系统应对盲孔测量难题

    印度韦洛尔理工学院（Vellore Institute of Technology）的 Giriraj Mannayee 在 Frontiers in Artificial Intelligence 发表研究，提出一种结合 AI、自适应照明与机器人机器视觉的非接触式测量系统，用于在三维空间中定位盲孔并测量其直径。系统集成六自由度工业机器人与相机光学测量头，根据图像质量、孔深和表面反射特性调整照明，用 AI 图像分割识别特征，并以亚像素圆/椭圆拟合确定孔几何；机器人定位误差借助 CMM 参考数据进行补偿。实验覆盖直径 5–15 mm、深度 10–45 mm 的盲孔共 30 次测量，深径比 2.0–3.1，三种表面反射率条件，机器人接近角 0°–20°。结果显示孔检测成功率 100%，平均三维位置误差 0.0322 mm，位置误差 RMSE 0.0344 mm，最大三维位置误差 0.0645 mm，平均绝对直径误差 0.0544 mm，直径误差 RMSE 0.0647 mm，平均重复性 0.0217 mm，平均 AI 分割置信度 0.935。各反射率条件下位置误差保持在 0.026–0.037 mm，但接近角 15° 及以上时误差增大，说明传感器对准与光学可达性仍关键。该研究属初步概念验证，尚不能替代 CMM 等既有测量方法。

10月26日周一
  1. Metrology News · 测量与质量控制47

    Ajile DepthScan 3D 成像仪搭配 PolyWorks 的机器人搭载式三维检测方案

    Ajile DepthScan 3D 成像仪与 PolyWorks 检测软件组合成机器人搭载式三维检测方案，由机器人把成像仪送到编程位置，从多个视角采集复杂零件几何特征，再将点云与 CAD 模型和工程图纸比对完成尺寸测量。该方案针对自动光学检测的一个关键难题：盲孔、螺栓孔和侧面等特征需要接近法向的视角才能获得可用的测量数据，机器人携带成像仪绕零件移动即可从所需视角采集这些特征。各次采集在机器人坐标系中配准，合并为表示被测零件的全彩点云，随后在 PolyWorks 中依据 CAD 模型和图纸定义的 feature、基准和公差评估尺寸符合性，输出偏差值和每项控制项的合格/不合格状态。检测流程从 Ajile Calibrate 引导的手眼标定开始，确定成像仪相对机器人工具法兰的位置与姿态，再用基准件验证测量单元；机器人在每个编程检测位置发出到位信号后成像系统采集视图。检测规划在 PolyWorks 中基于 CAD 模型和图纸完成，可保存为模板复用；生产时操作员通过 Ajile Inspect 选择零件、输入序列号并启动检测循环，结果按单个零件保存并可导出批量报告。在机器人单元上验证过的观察位置还可移植到围绕零件的固定 Multi-DepthScan 框架，多台成像仪同时采集以缩短数据获取时间，形成从柔性机器人检测到快速固定单元测量的路径。

  2. Metrology News · 测量与质量控制38

    SuPAR 2026 发布：增强现实质检平台新增 AI 与协作能力

    SuPAR 发布 2026 版本，为其增强现实质量检测平台新增协作、引导式检测、AI 辅助检查与文档记录能力。新版本引入 SuPAR Insight 与 Assisted Part Inspection，并带来 Follow-up Inspection、扩展 AI 能力、Custom POI Fields 和 Auto Save。SuPAR Insight 提供项目、检查清单与已完成检测的共享空间，可在浏览器端 3D 查看器中查看检测结果与检查点信息，并通过设定访问权限的共享文件夹分发项目与结果。Assisted Part Inspection 在 iPad 上以实时颜色编码提示可能缺失或移位的零件，最终判定仍由检验员作出；检测点由 SuPAR Composer 中选定的 CAD 零件生成。Follow-up Inspection 可从已完成检测发起新检测，沿用此前的检查点与发现，用于返修后复检。扩展 AI 能力新增焊缝与密封胶检测的分割功能，并改进 AI Smartpoints 的带状标注与目标检测标注。Custom POI Fields 支持按流程自定义检查点表单与条件问题，可离线在 iPad 上记录，并汇入报告与 SuPAR Insight。

10月20日周二
  1. Zerspanungstechnik · 德国切削加工26

    WGP 2026 年会：约 95 篇论文聚焦生产技术创新

    WGP（德国生产工程学会）2026 年年会在汉诺威举行，以“生产技术的竞争因素：塑造创新工艺、保障价值创造”为主题，两天内展示了约 95 篇论文，数量超过上一年。WGP 主席、KIT wbk 所长 Jürgen Fleischer 表示，论文数量与学术深度都体现了该会议对工业未来的意义。议题覆盖数字化转型与数据驱动生产、机器人与自动化、生产系统可扩展性、新制造工艺及可持续价值创造体系。斯图加特大学 wbk 的 Max Goebels 提出多机器人单元任务与运动规划框架 MR-TAMP，仿真中以 4 台机器人替代 2 台，使电动汽车电池拆解的总加工时间（Makespan）缩短 41.5%。斯图加特 ISW 的 Jannik Lehner 针对大型构件齿条-齿轮传动换向间隙导致的轨迹偏差，通过动态调整指令速度将位置误差降低 60% 以上。斯图加特 IfW 团队凭锯片内冷方案获最佳论文奖：借鉴航空流道形状设计入口几何，在不增加冷却通道的情况下让冷却液更快到达齿槽，填充效果提升约 9%。

10月12日周一
  1. 荣格工业资源网 · 金属加工58

    弗劳恩霍夫IWU推进液压成形工艺：被动式HPSF将双极板成形提至每分钟60循环

    弗劳恩霍夫机床和成形技术研究所（Fraunhofer IWU）通过重新设计和集成工艺流程，缩短了高压板材成形（HPSF）的生产周期，使生产速度由此前每分钟最多8个冲程提高到每分钟60个循环。传统板材液压成形中，压力机开合、建立夹紧力和成形三个步骤需依次完成，即使卷料连续送料也只能达到每分钟6至8个冲程。IWU开发的被动式HPSF让三个步骤并行完成，成形压力由模具内部液压缸产生，压力机闭合时夹紧力同时建立并自动形成所需流体压力，无需独立高压水液压系统，可使用标准压力机。结合卷料送料，双极板生产速度最高可达每分钟60个循环。该技术目前主要面向燃料电池和电解槽双极板制造，也可用于智能手机外壳等板材零部件，作为拉深工艺的替代或补充；模具成本较低，小型板材零部件也能经济性批量生产。工艺还具有较大设计自由度和较好表面质量，流体将板材均匀压向模具表面，有利于均匀的材料厚度分布。IWU还联合开姆尼茨工业大学、Schicktanz GmbH、IWC Engineering及设计师Felix Monza，将管材液压成形与塑料部件同步流动挤压结合，用于金属—塑料混合复合部件。塑料部件以预先挤出或注塑制成的预成形件置于模具中，在金属管成形同时重新成形，省去注塑设备。