PLM 与机器视觉协同：三维模型驱动自动光学检测标准制定
在当今科技飞速发展的时代，制造业正经历着一场深刻的变革。随着工业 4.0 和智能制造理念的深入人心，越来越多的先进技术被引入到生产过程中，以提高生产效率、提升产品质量、降低成本。其中，产品生命周期管理（PLM）系统与机器视觉技术的协同应用，尤其是基于三维模型驱动的自动光学检测（AOI）标准的制定，正成为推动制造业向智能化、数字化转型的关键力量。
PLM 与机器视觉技术概述
产品生命周期管理（PLM）系统
PLM 系统就像是产品的 “全程管家”，它涵盖了从产品的概念设计、研发、生产制造、销售、使用到最终报废回收的整个生命周期。通过 PLM 系统，企业可以实现对产品相关数据的集中管理、共享和协同工作。例如，在航天科技集团某公司的案例中，开目 KMPLM CLOUD 系统的实施，构建了智能工厂设计工艺制造一体化平台，实现了研发工艺全流程业务优化，完成了从设计到制造的全流程数字化生产。该公司基于 PLM 系统，实现了两个产品基于 MBD 模型的三维设计 - 工艺 - 制造 - 检验的全流程数字化管理，产品交付能力增强，生产周期缩短 10%，成品率提高 4% 。
机器视觉技术
机器视觉技术则赋予了机器 “看” 的能力。它通过图像采集设备，如工业相机，获取物体的图像信息，然后利用计算机视觉算法对这些图像进行分析和处理，从而识别物体的形状、大小、位置、颜色等特征，甚至检测出产品是否存在缺陷。在工业生产中，机器视觉已经广泛应用于质量检测、尺寸测量、物体识别与分拣等环节。比如，在电子制造行业，机器视觉可以快速检测出电路板上元器件的焊接质量、是否有缺件或错件等问题。
PLM 与机器视觉协同的原理
基于三维模型的信息流转
在传统的生产模式中，产品设计信息往往通过二维图纸进行传递，在各个环节容易出现信息误解或丢失的情况。而在 PLM 与机器视觉协同的模式下，三维模型成为了核心的数据载体。产品的设计信息，包括几何形状、尺寸公差、表面粗糙度等，以及工艺信息，如加工方法、装配顺序等，都完整地定义在三维模型中。这个三维模型在 PLM 系统中进行管理和流转，从设计部门传递到工艺部门，再到制造和检测部门。机器视觉系统可以直接读取三维模型中的相关信息，作为检测的依据。例如，在基于三维模型的数字化检验中，检验设备的测量软件能够自动识别、提取三维模型中的检验要素，实现检测数据的自动采集和检测资源的有效传递 。
实时数据交互与反馈
PLM 系统与机器视觉系统之间实现了实时的数据交互。机器视觉系统在对产品进行检测的过程中，会实时将检测数据反馈给 PLM 系统。如果检测到产品存在缺陷或与三维模型的设计要求不符，PLM 系统可以根据预设的规则，自动触发相关的流程。比如，通知设计人员对产品设计进行评估和调整，或者提醒工艺人员优化生产工艺。同时，PLM 系统中的数据更新，如产品设计的变更、工艺参数的调整等，也能及时传递给机器视觉系统，确保检测标准始终与最新的产品信息保持一致。
PLM 与机器视觉协同在自动光学检测中的优势
提高检测精度和可靠性
传统的自动光学检测（AOI）可能存在检测瓶颈，尤其是在缺乏三维信息的情况下。而基于 PLM 与机器视觉协同的三维 AOI 技术，能够获取产品的深度信息，提供更全面的检测数据。例如，在电子元器件的检测中，三维点云可以更好地检测出元器件的高度差异、焊点的三维形状等，避免了二维检测中因焊点面积相同但体积可能差异很大而导致的缺陷漏检问题。研究表明，采用三维 AOI 技术后，检测精度相比二维 AOI 有了显著提升，能够有效降低产品的不良率 。
提升检测效率
通过 PLM 系统与机器视觉系统的协同，检测过程可以实现自动化和智能化。机器视觉系统能够快速地对产品进行扫描和检测，同时，由于其可以直接读取三维模型中的检测标准，无需人工干预来确定检测参数，大大缩短了检测时间。以某电子制造企业为例，引入 PLM 与机器视觉协同的 AOI 系统后，产品的检测效率提高了数倍，生产线上的产品流转速度明显加快，从而提高了整体生产效率 。
实现全流程质量追溯
PLM 系统对产品全生命周期数据的管理能力，与机器视觉检测数据相结合，为实现全流程质量追溯提供了有力支持。一旦产品在后续使用过程中出现质量问题，可以通过 PLM 系统快速追溯到产品设计、生产制造过程中的各个环节，包括原材料信息、加工工艺参数、检测数据等。通过分析这些数据，能够准确找出质量问题的根源，为产品质量改进提供依据 。
三维模型驱动自动光学检测标准制定的关键要素
三维模型的规范与统一
为了确保 PLM 与机器视觉协同的有效性，三维模型的规范与统一至关重要。企业需要制定统一的三维设计标注标准、规范，使三维模型能够准确表达产品零部件的几何属性、工艺属性、质量检验属性以及管理属性等信息。模型标注应规范、完整、清晰，对于简化模型和允许省略建模的结构要素应进行标注和说明。在航空领域，实现三维模型信息在产品全寿命周期内的贯通和使用，保证了全寿命周期产品数据的一致性，提高了产品的研制效率 。
检测设备与软件的兼容性
自动光学检测设备和相关软件需要具备与 PLM 系统和三维模型良好的兼容性。检测设备的测量软件应具备自动识别、提取三维模型中检验要素及自动编程等功能。接触式测量设备（如具备机械接触式触发测头或扫描测头的三坐标测量机）和非接触式测量设备（如具备非接触激光扫描测量功能的三坐标测量机）都需要满足相应的精度要求，并且其精度通常应比被测量指标精度高 4 倍或以上 。
人员培训与技能提升
引入 PLM 与机器视觉协同的自动光学检测系统，对企业人员的技能提出了新的要求。检验人员需要通过培训取得专业资格证书，能够熟练操作数字化专业检验设备，按照规定的检验能力范围开展产品质量检验。同时，设计人员、工艺人员等也需要掌握新的设计理念、操作方式和管理流程，深化协同设计理念，充分发挥出协同工作的优势。例如，中国空间技术研究院 508 所在某型号相机研制中，团队成员积极学习新的设计理念和操作方式，实现了全参数三维协同设计，大幅提升了研制效率 。
案例分析
电子制造行业案例
在某大型电子制造企业中，生产的电路板种类繁多，元器件密度高、引脚细密，对质量检测的要求极高。以往采用人工目检和二维 AOI 检测相结合的方式，检测效率低、漏检率高。该企业引入了 PLM 与机器视觉协同的三维 AOI 系统，通过 PLM 系统管理电路板的三维设计模型和生产工艺信息，机器视觉系统根据三维模型对电路板进行全方位检测。实施后，检测效率提高了 80%，漏检率降低至原来的 1/10，产品的一次合格率从原来的 85% 提升到了 95%，大大降低了生产成本，提高了产品市场竞争力 。
汽车制造行业案例
某汽车制造企业在汽车零部件生产过程中，为了确保零部件的尺寸精度和表面质量符合严格的标准，采用了 PLM 与机器视觉协同的检测方案。利用 PLM 系统对汽车零部件的三维模型进行管理和优化，机器视觉系统通过激光扫描等技术对生产出来的零部件进行快速检测，并将检测数据实时反馈给 PLM 系统。当检测到零部件尺寸偏差超出允许范围时，PLM 系统会自动调整生产工艺参数，实现对生产过程的实时控制。通过这一方案的实施，该企业汽车零部件的废品率降低了 30%，生产效率提高了 35%，产品质量得到了显著提升 。
总结
PLM 与机器视觉的协同，以及基于三维模型驱动的自动光学检测标准的制定，为制造业的发展带来了诸多机遇和变革。通过两者的协同，实现了产品设计、生产、检测等环节的高效协同和数据的无缝流转，提高了检测精度和效率，降低了产品不良率，实现了全流程质量追溯。在实际应用中，不同行业的企业通过引入这一先进的技术方案，都取得了显著的经济效益和质量提升。然而，要充分发挥 PLM 与机器视觉协同的优势，企业还需要在三维模型规范、检测设备兼容性、人员培训等方面不断完善和优化。随着科技的不断进步，相信 PLM 与机器视觉协同技术将在更多领域得到应用和推广，为推动制造业向智能化、数字化、高质量发展发挥更大的作用。