产品智能化检测发展分析

尹嘉雯，周昌智，黄 斐，黄凯华

(上海船舶工艺研究所，上海 200032)

0 引 言

德国在第四次工业革命的基础上提出工业4.0的概念，利用人机交互、数字通信、人工智能、机器学习和量子技术等监督整个生产线流程并自主执行决策[1]。世界各工业强国纷纷投入技术革新的热潮中，尽管各国的提法不同，但技术内涵基本相似，即在制造业中深入融合信息化技术，促进效能、绿色、安全等多维度的价值提升，实现产业升级。

在此背景下，无损检测(Non-Destructive Testing，NDT)技术成为无损评价(Non-Destructive Evaluation，NDE)4.0，即与工业4.0技术汇集而成的NDT体系。随着人工智能(AI)技术的发展，船舶自动化、控制和通信导航等电气系统正朝分布型、网络型和智能型的方向发展，NDT技术未来对人工的依赖性必然逐步降低，而航海信息化、船岸一体化的智能船舶程度技术可行性则会逐步加大。

1 产品智能化检测需求

基于数字化、网络化和智能化等技术构成的智能化检测业务流程架构与医疗系统十分相似[2]。依据智能制造本身的技术内涵，智能化的体现方式主要涉及产品、装备、生产、服务和管理，而产品的可追溯、可识别、可定位和可管理是产品智能化制造的关键所在。

智能化检测需求的出发点是工业4.0模型架构的3个维度：产品全寿命周期、空间层级和商业层级。从产品全寿命周期来看，NDT技术实际上贯穿产品全寿命周期的各环节，在设计、试生产、生产和使用等阶段始终遵循NDE规程，同时进行反馈优化，为智能制造关键环节提供有效和高效的质量状态数据。从空间层级来看，智能化检测的发展规律是由低层级向高层级逐步推进：在单个技术层面发力，实现技术性突破；产生面向智能化检测的组线技术，并逐渐形成高度自动化的检测流水线；在此基础上实现多条线的智能调度和集成中央管控等技术，形成智能检测标准。从商业层级来看，智能化检测作为产品开发过程、工业生产和工业运营的组成部分，提供工业所需要的质量保证手段。在产品开发过程中，生产和检验规范通过设计、材料科学、生产和NDE由多位专家合作制定。检测人员以其对组织结构的了解可为改进设计和生产提出建议，并进一步促进对整体结构的改进和升级。从检测数据来看，检测涉及环境信息、检测设备设置和现有技术文档等要素。智能化检测的基础创新和集成创新正朝着多元化方向发展，例如智能传感器、5G应用、剩余寿命预测和大数据分析，乃至更大维度的智能船舶工厂和船舶自动化检测流水线等。

智能化检测需求不仅体现于产品层面，而且体现于对检测人员的影响。克服船上危险环境对检测人员的潜在伤害、减少重复劳动和提高效率等需要集成数据可视化、远程检测、远程监控和远程(实时)决策等新技术，开拓灵活性更强和更便捷的NDT道路，并促进传统检测工艺改进和质量提升。智能化检测应以检测数据为基础，以检测技术和智能化技术的基础创新和集成创新为驱动，联合原材料、零部件、操作人员和用户等不同主体角色，融合贯通设计、制造和使用等全寿命周期的不同阶段，充分实现数据价值。

2 智能化检测现状与关键问题

2.1 国内外现状

智能化检测的主要元素包括检测软件(算法模型、自动控制和人机交互等)、检测硬件(传感器、数据采集设备和自动化设备等)和检测人员。

(1)智能化检测软件开发

ALDRIN等[3]介绍用于航空工业复合材料冲击损伤区域的超声波相控阵表征新算法的开发，该算法模型具有智能化区分隐蔽分层场轮廓的功能，为难以辨别的深层缺陷提供快速识别的可能。BIRLIK等[4]利用人工神经网络对核电站变压器的健康指标进行预测，为变压器建立可靠的健康指标，进行最优寿命预测和健康评价。AIZPURUA等[5]提出一种融合不确定性建模、数据驱动预测模型和基于模型的试验模型的变压器状态评价方法，以提高预测精度和处理不确定性。

(2)智能化检测设备研究

宋晓峰等[6]介绍针对建筑和桥梁钢结构焊接H型钢腹板与翼缘板全熔透焊缝采用智能化超声波相控阵检测的方法，并结合机器人研发焊缝系统，该方法的应用大幅减少传统手持探头进行的检测工作，并大幅降低人力成本。ALAVIJEH等[7]定制换能器提高聚乙烯管道接头超声波检测的生产力和效率。换能器通过基于智能化深度学习的模型降低劳动力成本、昂贵的破坏性测试和生产周期时间，其实际实施将对基础设施行业产生长期的积极影响。钟继卫等[8]自主研发一系列桥梁智能检测技术和装备，实现桥梁各类复杂、隐蔽和高空部位的检测。

(3)检测人员与智能化设备的融合

从实践来看，应用的关键技术基础在于检测工艺的优化和智能化概念的落实，主要难点在于如何将人与计算机软件深度融合，实现智能化，减少对人的依赖。仇飞等[9]针对大型承压设备超声波检测参数选用开发超声波检测工艺智能优化系统，该系统帮助超声波检测人员快速准确地确定相关参数，为承压设备的安全运行保驾护航。LIU等[10]讨论复合材料先进制造的智能化NDE，基于NDE 4.0分析概念，强调国内许多实际应用与工业4.0的要求和智能制造的无缝对接存在较大差距。

2.2 关键问题

(1)系统化设计

检测技术的智能化转型需要多方面相互融合。在新材料、新结构和新工艺陆续出现的大环境下，需要对现有NDT方法进行改革和创新，配合引进的新型检测设备进行人才队伍的培养，使这些设备在现场检测中真正发挥作用。产品的整体设计应与NDT的要求保持一致，并制订科学合理的智能化检测验收指标。VALESKE等[11]指出智能化NDT面临的较重大挑战是需要全球NDE界专家之间的合作和整个行业与社会的数字化转型。GOGOLINSKIY等[12]提醒注意所有“智能”与“智慧”仪器和测量与控制方法的标准化。开发智能NDT工具和状态检测系统标准化问题需要开发商与设备制造商、物理学家与数学家和信息技术(IT)、计量学与标准化专家共同努力解决，推进智能检测技术系统发展。

(2)数据格式和通信协议

向智能化转型的另一必要组成部分是标准化的通用数据格式接口。目前，在开发用于智能化传感器系统的软硬件时，一些组件仍在使用特殊数据格式和接口，使系统之间的兼容性较为复杂化。MAEV[13]强调NDT与NDE领域必须应对的主要挑战是数据格式标准化和通信保证。由于数据的提供与交换是智能化检测较重要的元素，因此在考虑数据完整性、保证数据主权和防止数据操纵的安全性等方面，必须实现过程标准化的要求。

(3)虚拟现实的映射模型

虚拟现实(Virtual Reality，VR)的映射模型不仅是针对重大工程项目的计算分析和优化仿真的技术手段，而且是技术人员进行产品开发和创新设计的重要工具。现在的仿真技术发展方向是与人工智能技术相结合，开发智能设计/分析的辅助系统，降低或消除仿真技术普及的阻力。MIYOSHI等[14]提出一种有限元代理系统，可智能处理部分分析有限元问题，给出分析策略和提示，并具有错误提示功能。各种集成化的系统正在逐渐发展，VR的映射模型在智能化检测的应用面临改革升级。

(4)AI技术与检测技术的融合发展

在复杂组件的检测过程中，专家级操作人员必不可少。对于一些相对简单的基于计算机的检测方法，AI可实现更优越的扫查结果。当前AI技术在检测方面的应用主要是缺乏具有代表性的数据集和对决策的可信任度，并在国际上缺乏统一的标准数据格式。LIU等[10]计划专注于基于高质量超声波三维成像的智能检测方法和设备研发，在复合材料NDT过程中实现AI，并更多地参与创建新的国家与国际计量保证和标准化。

3 船舶建造智能化检测的发展方向

若全面实现智能化检测的愿景，则NDT将会变得更有能力和价值。船舶的建造特点是高度离散化、定制化部件多、自动化偏低，而船舶NDT现状是高度依赖人工，数字化、信息化和自动化程度低，作业环境恶劣。因此，如何将NDE深入融合船舶建造流程、推动船舶企业实现数字化转型是船舶建造智能化检测的发展方向。

(1)智能化检测标准研发

检测主要基于NDT人员对检测结果的评价，与其经验、技术水平和相关背景知识密切相关。特别是对于结构较复杂的复合材料，可能需要分析和评价大量的数据结果。必须建立相应的智能超声波检测技术与标准。这需要在很多方面进行创新，例如检测方法、检测参数设置、缺陷识别方法，以及建立智能超声波检测流程、进行充分的检测和应用验证等。

(2)智能化检测的可靠性

未来的智能化检测概念必须应对数字化转型的创新速度与NDE界对安全可靠检测系统的期望所产生的冲突。不断提升检测科研水平是保障船舶建造的重要手段，在NDT技术的应用和开发中应注意检测结果的精度和可靠性，并应强调检测效率和成本。在自动化评价过程中植入综合思维和判别能力，实现对测试结果的智能化评价。

(3)人机交互界面

我国未来的船舶检测内容将逐步出现采用辅助机械伸展臂搭载摄像头采集图像进行人机交互分析的尝试，亟待与基于深度学习的缺陷高精度识别、目标精确定位、图像矫正、缺陷三维还原和VR演示等先进技术深入融合。人机交互界面应保持完整性、一致性和方便的使用原则，在降低操作人员工作量的同时，保证检测的质量和可持续性。

(4)将智能化检测融入船舶建造流程

检测技术在船舶产品全寿命周期中发挥重要作用，在产品供应链的各阶段发挥“质量卫士”的关键角色。在检测技术作为智能制造的关键环节时，通过智能技术的赋能，智能检测技术可视为工业4.0智能制造的质量信息传感器，贯穿船舶产品全寿命周期，可加快检测方法的数字化进程，加大检测过程的自动化，提高检测数据应用和集成创新力度。

4 结 语

新一代的智能化检测技术支持提供可靠、快速和具有成本效益的方法检测产品部件中的故障和缺陷，可快速检测和控制生产过程，并适应大批量制造，支撑船舶建造的高质量发展，实现从数据和技术到标准体系的全面支持，助推我国船舶行业由“大”到“强”的战略转型。