基于数字化技术的轴箱组装质量检测系统设计       

在轨道交通领域，轴箱负责传递列车载荷、保障轮对旋转精度法人关键作用。轴箱组装质量，如轴承游隙、螺栓预紧力、零部件装配位置等，直接关系到列车运行的安全性与可靠性。随着数字化技术在制造业中的深度应用，机器视觉、智能传感器、工业物联网（IIoT）等技术，可以实现轴箱组装质量检测升级。因此，深入探究基于数字化技术的轴箱组装质量检测系统设计，不仅可以实现对轴箱组装质量进行实时、精准以及智能检测，还能进一步推动轨道交通装备制造朝着高质量、高效率的方向发展。

一、系统总体设计方案

（一）设计目标

系统把轴箱组装过程里的关键质量参数当作检测对象，实现以下目标：首先，要覆盖轴箱组装的核心检测项，包括轴承内圈与轴颈过盈量、螺栓拧紧扭矩与转角、密封件装配位置等等；其次，检测精度需要符合行业标准，尺寸类参数的精度需要在 ±0.01mm 及以上，扭矩类参数精度需要在 ±1% FS 及以上；再者，要有数据实时传输和存储的功能，能支持把检测结果展示出来让人能直观看到，还能对历史数据进行追溯；最后，需要具备异常报警的功能，一旦检测参数超出设定的阈值，就需要马上触发声光报警，同时把异常信息记录下来。

（二）系统架构

系统设计分成分层架构，有感知层、传输层、数据层以及应用层。感知层的任务是采集轴箱组装时的各种质量参数，它主要是由机器视觉检测单元还有智能传感器单元（像扭矩传感器、位移传感器）构成。传输层，要把感知层采集到的数据传送给数据层，用的是工业以太网（Profinet）和无线物联网（LoRa）相结合的办法，这样既能保证数据传输的速度，又能顾及到传输的范围。数据层负责对数据进行存储、清洗以及预处理，采用的是边缘计算网关和云端服务器协同工作的架构，边缘网关负责实时数据的缓存以及初步分析，云端服务器则负责历史数据的存储和深度分析。应用层主要是面向用户来提供各种功能服务的，如检测结果的实时监控、数据的查询统计、报表的生成、异常报警的管理等等，通过Web 端和移动端可以实现从多个终端进行访问。

二、系统核心模块设计

（一）感知层硬件设计

对于轴箱零部件装配位置还有外观缺陷检测，利用‘工业相机 + 镜头+ 光源’的组合方案。相机选用 2000 万像素 CMOS 工业相机，它帧率需要在30fps 及以上，这么做能保证图像采集的时候既清楚又能实时获取；镜头选的是8-- 50mm 手动变焦工业镜头，能依据检测距离去调整焦距，好让不同检测项的图像都能适配需要上；光源用的是环形无影光源，就是为了不让轴箱金属表面反光影响图像质量，从而把缺陷识别准确率给提上去。而且，视觉检测单元还搭载了专用光学平台，靠伺服电机来驱动，能让检测位置自动定位，定位精度能达到 ±0.005mm 。在螺栓拧紧扭矩以及轴承游隙等参数检测方面，选用高精度智能传感器。扭矩传感器用的是应变片式扭矩传感器，量程是 0-500N⋅m ，精度是 ±0.5% FS，它能支持实时采集扭矩值，还能记录峰值；位移传感器用的是激光位移传感器，量程是 0-50mm ，精度是 ±0.003mm ，就是用来测量轴承内圈和轴颈的相对位移的，计算过盈量。所有这些传感器都是通过 RS485 总线和边缘网关连接，实现数据实时传输。

（二）软件系统设计

软件系统是用 C# 语言和 Qt 框架开发的，采用模块化设计，主要有数据采集模块、图像处理模块、数据分析模块等部分。数据采集模块，它要和感知层硬件通信，实现数据实时采集和解析。模块能支持多设备同时通信，通过给不同硬件配置通信协议，如 Profinet、RS485 等等，就能让相机图像数据和传感器数值数据同步采集。采集频率还能根据生产线节拍调整（ ⋅1-10Hz ），保证数据采集和组装过程同步。图像处理模块，针对机器视觉检测单元采集到的图像，会按照“图像预处理 - 特征提取 - 缺陷识别”的流程进行处理。在图像预处理阶段，会用灰度化、滤波（如高斯滤波）、阈值分割等算法，把图像噪声去掉，让目标区域对比度增强。特征提取阶段，会用边缘检测（Canny 算法）和轮廓分析技术，把轴箱零部件的几何特征提取出来，如圆心坐标、半径、位置偏差等。在缺陷识别阶段，基于模板匹配和机器学习算法（支持向量机 SVM），能对装配错位、表面划痕等缺陷进行识别和分类，而且识别准确率能达到 99% 及以上。最后数据分析模块，它负责对采集来的检测数据做分析和判断。模块里面有轴箱组装质量参数的标准阈值库，把实时采集的数据和标准阈值对比一下，就可以知道检测结果是否合格。

（三）数据处理与存储设计

数据处理用的是边缘 - 云端协同架构。边缘网关在生产现场，上面搭载着嵌入式 Linux 系统，还运行着轻量级数据处理算法，这样就能把检测数据实时清洗一下，如去除异常值、补全缺失值等，同时也能做初步分析（合格性判断、实时报警），减轻云端数据传输的压力。云端服务器，是用 MySQL 数据库来存历史检测数据，支持数据的长期存储（ ⩾3 年）与快速查询。与此同时，它还运行着大数据分析算法，对轴箱组装质量数据进行统计分析，如统计合格率、缺陷类型分布以及预测趋势，给生产工艺优化提供数据支持。

结论

本文设计的基于数字化技术的轴箱组装质量检测系统。通过把机器视觉、智能传感器以及物联网技术进行整合，可以对轴箱组装质量的实时化、精准化，解决了传统人工检测存在的问题，如效率低、精度差、数据追溯难等。经过测试，发现该系统的检测精度和效率都能达到行业要求，具备良好的实用性和可靠性。未来，系统还能从以下方面进一步完善。引入人工智能算法（如深度学习），提升复杂缺陷（如微小裂纹）的识别准确率；加强与 MES（制造执行系统）的集成，实现检测数据与生产过程数据的联动分析，推动轴箱组装过程的全流程质量管控。

参考文献：

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