从蓝图到现实：先进的 3D 扫描确保装配精度
管道安装经常受到设计偏差和装配过程中意外碰撞等挑战的困扰，导致昂贵的纠正和项目延误。传统的质量控制措施通常在制造后实施，错过了早期发现错误的机会。这种情况凸显了迫切需要在整个装配过程中提供持续、实时质量控制的集成方法。爱丁堡大学的研究人员在2024 年 8 月 7 日发表在《制造业进展》上的一项研究中，将三维 (3D) 扫描技术与计算机辅助设计 (CAD) 模型相结合，以跟踪和监控管道组装进度。
通过将实时扫描与设计模型进行比较，这种方法使操作员能够尽早发现潜在问题，防止其升级为重大问题。该研究的结果使用真实世界和合成数据集进行了验证，证明了这种创新方法的有效性。
这项研究提出了一种将 3D 扫描与 CAD 模型相结合的新型系统，以加强管道装配过程中的质量控制。该过程利用 3D 扫描中无组织的点云在安装阶段的早期检测偏差和组件冲突。
深度学习模型在模拟现实情况的合成数据集上进行训练，可以高精度地对管道组件进行分类，从而精确识别错位。该方法在缩小的原型上进行了测试，展示了自动分类和 CAD 比较如何显著减少人工检查和错误率。
通过提供实时反馈，该系统使操作员能够立即解决问题，减少返工并提高整体装配效率。这种无缝集成可实现质量控制自动化，确保及早发现关键偏差。
爱丁堡大学数字制造高级讲师 Nan Yu 博士强调了这项技术的影响：“这种方法代表了管道安装和质量控制的重大进步。通过利用最新的 3D 扫描和人工智能技术，我们可以在错误变得严重之前检测到它们，从而节省装配过程中的时间和资源。”
这项研究的影响范围涵盖依赖复杂管道安装的行业，包括石油、天然气和造船业。通过促进偏差和潜在冲突的早期检测，该方法不仅可以最大限度地减少昂贵的返工，还可以提高整体装配效率。该技术可以作为当前质量控制协议的宝贵补充，无缝集成到现有的制造工作流程中，以提高生产率，减少停机时间，并确保复杂安装的准确性。
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