数字化模型质量检测系统的开发
三维模型质量检查系统的研究与实践
三维模型质量检查系统的研究与实践陈彦林;林源;邓博文【摘要】With the application of MBD technology,the three-dimensional model becomes the only source of product information expression,the only carrier for designing and manufacturing information transmission and the only basis for production and manufacturing,and its quality is increasingly impor-tant.According to the enginedesign,technology,manufacturing specifications and the standards of CAD /CAM data quality inspection,the quality inspection system of 3D model are studied and developed in this paper to solve the problem existing in manual quality inspection of the 3D model.It was used in the process of developing the liquid propellant rocket engine.The efficient and rapid quality inspection of the three-dimensional model was achieved to reduce the repeated design caused by the quality problem of three-dimensional model,which has promoted the quality improvement of three-dimensional model of the model to ensure that the three-dimensional model meets the requirements of follow-up intelligent manufac-turing and shorten the development cycle of the products.%随着MBD技术的应用,三维模型成为产品信息表达的唯一源头、设计制造信息传递的唯一载体、生产制造的唯一依据,其质量日益重要.针对液体火箭发动机三维模型质量人工检查存在的问题,依据发动机设计、工艺、制造规范以及CAD/CAM数据质量检查方面的标准,研究并开发了三维模型质量检查系统,并在液体火箭发动机研制过程中进行了应用,实现了三维模型质量的高效、快速检查,减少由于三维模型质量问题引起的设计反复,促进了发动机三维模型设计质量的提升,确保三维模型满足后续智能制造要求,缩短产品的研制周期.【期刊名称】《火箭推进》【年(卷),期】2018(044)002【总页数】7页(P88-94)【关键词】液体火箭发动机;三维模型;质量检查【作者】陈彦林;林源;邓博文【作者单位】西安航天动力研究所,陕西西安710100;西安航天动力研究所,陕西西安710100;西安航天动力研究所,陕西西安710100【正文语种】中文【中图分类】V430-340 引言采用新的基于模型定义(MBD)技术和全三维下厂模式开展发动机数字化协同研制后，传统的二维纸质工程图被数字化的三维模型所取代，三维模型作为产品信息的唯一源头和设计制造信息传递的唯一载体，已成为工程分析、数字模装、工装设计、工艺规划、数控编程等后续工作的主要数据基础，也是最终生产制造的唯一依据，因此三维模型的质量在发动机研制过程中显得越来越重要。
数字化质量检测执行系统ppt课件
10
03 主要功能说明
数字检测终端
数字化质量管控模型
数字化质量管控模型随着信息技术的不断发展，数字化质量管控模型已经成为企业管理中不可或缺的一部分。
数字化质量管控模型是指利用数字化技术和工具来监控、评估和改进产品或服务的质量。
它通过数据分析、实时监控和智能决策，帮助企业实现质量管理的全面提升。
首先，数字化质量管控模型通过数据采集和分析，可以实现对产品或服务质量的全面监控。
传统的质量管控模式往往依赖于人工抽样和检测，容易出现盲点和误差。
而数字化质量管控模型可以通过传感器、物联网设备等技术手段，实时采集产品生产过程中的各项数据，并利用大数据分析技术进行全面评估，从而及时发现和解决潜在质量问题。
其次，数字化质量管控模型可以实现质量管理的智能化决策。
通过建立质量管控的数据模型和算法，可以实现对质量问题的实时预警和预测，帮助企业管理层及时制定应对措施，降低质量风险。
同时，数字化质量管控模型还可以借助人工智能和机器学习技术，对质量管理过程进行优化和自动化，提高管理效率和决策准确性。
最后，数字化质量管控模型还可以实现质量管理的全面优化。
通过对生产过程中的大量数据进行分析，可以发现生产环节中的瓶颈和问题点，帮助企业改进生产工艺和流程，提高产品质量和生产效率。
同时，数字化质量管控模型还可以实现对供应链和客户反馈数据的整合分析，帮助企业及时调整产品设计和服务策略，满足市场需求。
综上所述，数字化质量管控模型已经成为企业质量管理的重要工具，它通过数据驱动和智能化决策，帮助企业实现质量管理的全面提升。
随着信息技术的不断发展，数字化质量管控模型还将不断完善和拓展，为企业持续提升质量管理水平提供强有力的支持。
大模型应用测试质量管理方案
大模型应用测试质量管理方案一、前言。
咱现在搞大模型应用测试质量管理，就像是给一个超级智能的“大脑”做健康检查，得特别细致，还得有点创意才行呢。
二、目标。
1. 准确性大作战。
确保大模型回答问题时，就像神箭手射中靶心一样精准。
不能让它像个迷糊蛋，给个模棱两可或者错误百出的答案。
比如说，问它历史事件的时间，它得精确到年月日，不能胡诌一通。
2. 可靠性是基石。
不管啥时候用这个大模型，它都得稳稳当当的。
就像一个靠谱的老朋友，不会今天这样明天那样。
不能有时候给个特棒的答案，有时候就突然掉链子，让用户摸不着头脑。
3. 性能要给力。
大模型的反应速度得快，不能让用户等得花儿都谢了。
就像赛车起跑一样，得迅速给出回应。
三、测试团队组建。
1. 专家大佬团。
找一些在自然语言处理、人工智能还有相关领域的学霸和大神。
这些人就像游戏里的高级玩家，一眼就能看出大模型的门道。
他们能从专业的角度去评估大模型的算法、模型结构啥的是不是合理。
2. 普通用户代表。
把那些对大模型好奇、可能会使用的普通人拉进来。
他们就像大众评委，从日常使用的角度去看这个大模型好不好用。
比如说，他们会关心这个大模型回答的话是不是通俗易懂，有没有那种让人看不懂的专业术语乱飞的情况。
四、测试流程。
1. 测试用例设计。
场景全覆盖。
想象大模型可能会遇到的各种情况，就像给一个演员准备各种不同的剧本。
从简单的问答，像“天空为什么是蓝色的”，到复杂的逻辑推理，比如“如果全球变暖加剧，对经济和生态会有哪些连锁反应”。
边界值探索。
专门找那些可能会让大模型犯难的边界情况。
比如问它最大的数字是多少（这可是个陷阱哦），或者是最小的负数是多少这种极限的问题。
看看它在这些边缘地带会不会出岔子。
2. 测试执行。
多轮轰炸。
对大模型进行一轮又一轮的测试，就像连续的车轮战。
每次测试都要记录下它的表现，是回答得又快又好，还是像个蜗牛一样慢腾腾还答错了。
环境多变。
在不同的设备上测试，从超级厉害的服务器到普通的笔记本电脑，还有不同的网络环境，像快如闪电的5G网络和慢得像乌龟爬的2G网络（如果还有的话）。
质检流程模型的搭建
质检流程模型的搭建全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：质检流程模型的搭建是企业重要的管理工具，可以帮助企业建立科学的质量管理体系，提高产品质量，降低生产成本，增强市场竞争力。
下面我们来详细介绍质检流程模型的搭建过程。
一、确定质检流程模型的目标和范围在开始建立质检流程模型之前，首先需要确定质检流程模型的目标和范围。
确定目标是为了明确质检流程模型的主要目的，以及需要达到的效果。
确定范围是为了限定质检流程模型的范围和适用范围，避免涉及过多的细节和无关事务。
二、进行现状分析和需求调研在确定了目标和范围之后，接下来就需要对企业现有的质检流程进行分析，了解现状存在的问题和不足之处。
同时还需要通过调研，了解相关利益相关者的需求和期望，为质检流程模型的搭建提供参考。
在进行了现状分析和需求调研之后，可以开始制定质检流程模型的框架和步骤。
质检流程模型通常包括输入、过程、输出等几个主要部分，需要明确每个步骤的具体内容和执行顺序，确保质检流程模型的稳定性和可操作性。
在确定了质检流程模型的框架和步骤之后，需要制定相应的标准和方法，以规范和指导实际操作。
标准可以包括流程标准、质量标准等，方法可以包括操作规程、操作指南等，确保质检流程模型的实施符合标准化和规范化要求。
五、制定质检流程模型的实施计划和监督评估机制还需要制定质检流程模型的实施计划和监督评估机制，在实施过程中及时发现问题和进行修正，确保质检流程模型的有效运行。
同时还需要建立监督评估机制，对质检流程模型的实施效果进行定期评估，及时调整和改进。
质检流程模型的搭建是一个系统性的过程，需要从确定目标和范围，进行现状分析和需求调研，制定框架和步骤，制定标准和方法，制定实施计划和监督评估机制等多个方面进行综合考量和规划。
只有科学合理地进行质检流程模型的搭建，才能有效提升企业的质量管理水平，提高产品质量，降低成本，实现可持续发展。
第二篇示例：随着市场竞争的不断加剧和消费者对产品质量要求的提高，各行业的企业都在不断优化质检流程，以确保产品质量和客户满意度。
基于MBD和CATIA的CMM测量编程系统开发
基于MBD和CATIA的CMM测量编程系统开发摘要针对三坐标测量机（简称CMM）测量规划效率低的难题，通过开展基于MBD的测量规划、CATIA二次开发、测量编程及仿真等技术研究，以CATIA V5作为开发平台，应用VC#工具，设计开发了一套基于MBD和CATIA的CMM测量编程系统，实现了快速测量编程、模拟仿真及测量程序生成，经实践验证，有助于提高零件检测效率。
关键词 CMM;MBD;CATIA;测量编程系统1引言随着数字化设计与制造技术飞速发展，现代数字化制造工程以MBD技术为基础，对产品测量提出了自动化、集成化和智能化的要求[1]。
三坐标测量机（CMM）其独特的坐标测量方式，不仅满足了对尺寸误差、形状误差和位置误差等加工目标参数进行测量的通用化要求，而且对其进行的计算机数控化开发使得测量的自动化成为现实的同时，也为测量的集成化奠定了基础。
利用三坐标测量机对负载曲面进行测量，是对具有复杂结构的零部件进行数学模型重建、质量检测、数控加工控制的有效手段[2]。
光学测量设备以其采点效率高大多使用在曲面测量中，但由于自动化程度低，不方便测量隐蔽点和孔位置度，因此，CMM仍是许多机加零件测量的首选设备[3]。
2测量编程技术CMM测量编程的国际规范为DMIS，DMIS标准于1986年3月由IIT研究所在国际计算机辅助制造公司(CAM-I)质量保证计划资助下开发，该标准得到了国际工业界的广泛认可，目前DMIS已获得ISO认可成为国际标准。
DMIS标准开发目的是实现测量设备间双向信息交流，构建高度集成的尺寸测量信息系统，它提供了一种检测程序和检测数据的标准格式，具有检测规划和分析检测结果的作用，有助于实现测量设备的信息交换、自动化操作和系统集成，能够为尺寸测量系统的信息集成提供坚实且规范的技术基础。
本文以DMIS规范为基础，实现不同测量系统之间的测量数据交换。
DMIS包括机床运动控制、调用测头、工作平面选择、参考系操作、测量特征、构造特征、形位公差评定、测量报告输出等编程指令。
基于AI的智能质检系统设计与开发
基于AI的智能质检系统设计与开发一、概述随着工业化和数字化的发展，质量管理的重要性越来越被重视。
然而传统质检方法存在着一些缺点，比如人工操作成本高、效率低、精度不高等问题。
为了解决这些问题，越来越多的企业开始引入人工智能技术，设计和开发智能质检系统。
二、基本流程智能质检系统的基本流程如下：1. 数据采集智能质检系统需要采集原始数据，包括产品的图像、声音、视频等信息，基于这些数据来进行质检。
2. 特征提取对采集的原始数据进行特征提取，即将一些重要的特征信息提取出来，用于后续的分析和处理。
3. 模型训练利用已经提取出来的特征信息，设计和训练相应的人工智能模型。
模型可以是基于神经网络、支持向量机、随机森林等算法实现的。
4. 质检分类该步骤将模型分配到质检算法中，用于确定制品是否符合标准。
不同的模型也可以应用于不同类型的质检，比如表面质量、大小、颜色等。
5. 数据分析这一步骤主要是对质检结果进行分析，可以通过增加针对性的数据，以提高识别率，并对系统进行优化。
6. 报告生成最后，生成质检报告并给出相应的建议或结果，帮助制造商改进产品并提高整个生产流程的效率。
三、关键技术1. 深度学习深度学习是目前最为热门的人工智能技术，也是智能质检系统中最为关键的技术之一。
它可以通过学习大量的样本数据来识别和分类制品，从而提高识别准确度和效率。
2. 计算机视觉计算机视觉技术可以让计算机模拟人类视觉，通过对图像、视频等信息进行分析，从而实现自动化的识别和分类。
3. 人工智能模型不同的人工智能模型对应着不同的应用场景。
在智能质检系统中，我们可以选择适合当前需求的模型，比如基于神经网络的模型，可以很好地处理非线性分类问题。
4. 数据挖掘数据挖掘技术可以分析大量数据，并从中提取出有用的信息，用于优化智能质检系统的性能和效率。
四、应用场景智能质检系统可以广泛应用于各种生产领域，包括电子、汽车、机械等行业。
以下是智能质检系统的具体应用场景：1. 表面质量检测通过图像识别技术对制品表面进行分析，可以自动检测出制造过程中产生的裂缝、污点、划痕等问题，提高质检效率和准确度。
数字化巡检系统设计与开发
数字化巡检系统设计与开发随着科技的进步和工业化的发展，许多企业和组织都开始采用数字化巡检系统来提高生产效率、降低成本和确保安全性。
本文将介绍数字化巡检系统的设计与开发，包括系统需求、功能设计、技术选择和开发流程等内容。
一、系统需求1.1 巡检内容管理：系统需要能够管理并展示巡检任务、巡检点和巡检内容等信息，包括任务的安排、巡检点的位置和巡检内容的细节等。
1.2 数据采集与记录：系统需要能够实时采集巡检点的数据，并将其记录在数据库中，以便后续的分析和查询。
1.3 异常报警与处理：系统需要能够及时检测到异常情况，并及时向相应的人员发送报警信息，以便及时处理。
1.4 数据分析与报表：系统需要能够对巡检数据进行分析和统计，并生成相应的报表，以便对巡检工作进行评估和改进。
二、功能设计2.1 用户管理：系统需要支持不同权限的用户登录和管理，包括管理员、巡检员和审核员等角色。
2.2 任务管理：系统需要支持巡检任务的创建、分配、调度和完成等功能，以确保巡检工作按时完成。
2.3 巡检点管理：系统需要支持巡检点的添加、编辑和删除等功能，以便灵活调整巡检路径和内容。
2.4 数据采集与记录：系统需要支持巡检员通过手机或移动设备进行数据采集，并将采集的数据实时上传到数据库中。
2.5 异常监测与报警：系统需要能够监测巡检点的数据，并及时检测到异常情况，并向相应的人员发送报警信息。
2.6 数据分析与报表：系统需要能够对巡检数据进行分析和统计，并生成相应的报表，以便对巡检工作进行评估和改进。
三、技术选择3.1 前端技术：根据系统需求和用户体验的要求，可以选择使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行界面设计和交互。
3.2 后端技术：可以选择使用Python、Java或.NET等后端技术进行系统的逻辑处理和数据管理。
3.3 数据库技术：可以选择使用关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如MongoDB进行数据存储和管理。
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Siemens PLM Sortware征文：数字化模型质量检测系统的开发发表时间：2008-8-20 周临震刘德仿秦珂来源：e-works关键字：模型质量检测系统规则信息化应用调查在线投稿加入收藏发表评论好文推荐打印文本本文将知识工程引入到产品数字化模型质量的检测中，开发了基于知识工程的数字化模型质量检测系统，详细说明了检测系统的框架结构、工作流程和规则的表示，该检测系统将有助于保证获得高质量的模型数据，以支持产品并行设计与制造，缩短产品开发周期。
1前言计算机辅助设计与制造(CAD／CAM)系统已经成为设计、制造各种工业产品所不可缺少的技术，在产品全数据设计制造过程中，三维CAD模型作为产品信息的重要源头，已成为进行工程分析、模拟装配、数控编程等后续工作的主要数据基础。
尽管目前每个企业都建立了相应的数据建模规范和标准，以支持产品并行设计与制造。
但由于各种原因，比如设计方法、用户培训和用户知识、CAD系统程序及数据交换等因素[1]，使产品的模型数据中不可避免地会存在一些这样或那样的缺陷或不规范的地方，这些缺陷或不规范可能会引起后续应用的各种问题。
通常对于简单的模型数据，一般通过人工的方式进行模型检查，但对于复杂的模型数据，比如汽车覆盖件，要通过人工的方式进行模型质量的检查，不但耗时，而且也难以保证模型质量。
本文将知识工程引入到产品模型数据质量的检测中，开发了基于知识工程的产品模型质量检测系统，通过计算机对产品模型数据质量进行自动检查，使得设计人员在产品设计阶段方便、快速地找出模型数据中可能存在的缺陷或不规范的地方，保证获得高质量的模型数据，以支持产品并行设计与制造，缩短产品开发周期。
2 模型质量2.1模型质量的定义模型质量是指产品数字化模型在并行工程和协同设计环境下、在数据交换过程中能准确表达对象信息的能力[2]。
产品数字化模型质量的基本要求包括：正确性、相关性和一致性、可编辑性及可靠性。
正确性：模型应准确反映设计意图，对其内容的技术要求理解不能有任何歧义。
要确立"面向制造"的设计理念，充分考虑模具设计、工艺制造等下游用户的应用要求，做到与实际的加工过程基本匹配。
相关性和一致性：应用主模型原理和方法，进行相关参数化建模，正确体现数据的内在关联关系，保证三维模型数据在产品数据链中的唯一性、一致性并能正确传递。
可编辑性：模型能编辑修改，整个建模过程可以回放。
模型可被重用和相互操作。
重用性和相互操作性是由可编辑性派生出来的重要特性。
可靠性：模型拓扑关系正确，实体严格交接，内部无空洞，外部无细缝，无细小台阶。
模型没含有多余的特征、空的参考对象和其他过期的特征，总能在任何情况下正确的打开。
2.2模型质量的内容产品数字化模型数据质量的内容依据不同行业、不同企业的设计技术规范、标准和规定，并没有统一的定义，从一般意义上，模型数据质量的内容主要包括：系统环境、通用数据、实体模型、装配模型及工程图的要求。
系统环境检测指创建模型系统的初始环境是否符合企业标准，内容包括缺省环境变量、默认参数值、标准件库、材料库、种子部件及螺纹数据文件等。
通用数据检测指模型数据中各种附加属性是否对符合行业或企业的规范。
内容包括文件名、单位制、日期格式、属性、比例、材料、图层设置、表达式、重量、线型、颜色、视图、颜色、文本字体和字符集等内容。
实体模型检测指模型中的线框几何、曲面、有界曲面、组合曲面、边界表达实体等元素是否符合质量要求。
装配模型检测指参与装配的是否为正式归档的零件和子装配件，以保证参与装配的模型数据的唯一性和一致性；检测无图件、标准件、对称件、变形件、借用件、外构件、选配件、补充加工件等是否按规定正确参与了装配，以保证装配数据的完整性；检测装配关系和装配次序是否正确；检测装配约束，不允许有过约束和部件间的交叉约束；检测装配干涉等内容。
工程图检测指工程图视图与模型的关联、尺寸与视图的关联、注释与图样或视图的关联、检测图纸是否有过期状态、检测与国家标准及机械制图的一致性。
3 模型质量检测系统及关键技术3.1系统的框架结构与工作流程系统的框架结构与工作流程如图1所示，模型质量检测系统主要包括：规则的构造、规则的执行和检测结果的显示。
检测规则可分为：系统环境规则、通用数据规则、实体模型规则、装配模型规则、工程图规则等。
在使用过程中，用户首先选取需要检测的模型，模型的选取方式包括单个部件文件、装配件或某一文件夹中所有的部件文件；然后按照系统提示在可视化界面选取需要检测的规则，并为选取的相应规则设置检测标准；最后由系统自动对选取的模型应用选择的规则进行检测，如果选取的模型存在不符合规则的标准，系统将生成错误报告。
系统除详细报告未能通过的检测规则及缺陷或不规范的对象信息等，当点击该条信息时，在图形区域中将高度显示检测部件中缺陷或不规范的对象，以便设计人员能够及时更正。
图1：系统的框架结构与工作流程3.2 知识的获取与表示产品数字化模型作为产品信息的重要源头，是所有后续工作的主要数据基础，其模型的好坏除了与自身质量的高低相关外，还与特定行业和特定用途相关，比如，汽车覆盖件的可见表面不允许有波纹、皱纹、凹痕、边缘拉痕、擦伤以及其它破坏表面完美的缺陷，覆盖件上的装饰棱线、装饰筋条要求清晰、平滑、左右对称及过渡均匀等。
这些知识可能以很多种形式存在，如：电子计算表格(Spreadsheets)；手册；工程计算公式；专用软件；设计人员的主观判断和经验。
因此知识的获取及表示方法显得尤为重要，仅一种知识表示方法显然不能满足要求，因此必须综合多种知识表示方法的优点来表达模型质量的知识。
模型质量检测系统本身是建立于各个应用子领域的规则子系统这上，然后再综合成为一个统一的系统，其中各个子领域的知识基本上互不干涉，而且结构上完全不同。
基于这些特点，本文采用基于框架-规则的数据结构表示模型质量知识：具体的框架表示各个子领域的目标，并集成解决该目标的知识(规则等)，共同构成领域的框架树。
基于框架-规则的数据结构的模型质量知识可以通过运用知识工程语言KF(Knowledge Fusion)来进行描述。
通过KF 描述检测规则的一般形式为：#类定义DefClass: <类名> (<父类>)；#属性定义(数据类型数据行为标识…) 属性标识: 参数表达式；#子规则定义(Child)子规则标识:{class,.....}；#方法定义(Method 返回类型)方法标识:( 变量列表) @{方法过程体}；#函数定义Defun: 函数标识(变量列表) @{函数体} 返回类型；4 系统的实现及应用实例本文以汽车覆盖件模型数据质量检测为例。
汽车覆盖件模型质量的要求主要包括：数模精度误差及设计部门的可交付标准要求；曲面内在质量要求；曲面连续性质量要求；腰线及筋线或曲面的流动路径要求；曲面或局部协调性和对局部特征分界面需考虑的项目；工程与制造标准需符合的要求；模具拔模的工程制造需符合的要求等。
根据模型质量的要求，检测规则可以分为：表面质量规则、实体模型规则、工程图规则和模型属性规则。
汽车覆盖件模型数据质量检测系统界面如图2所示。
图2：模型检测系统界面检测规则通过知识工程语言KF来进行描述，下面以曲面最小半径来说明KF是如何描述检测规则的。
# 曲面自交规则的表示：DefClass: %mqc_check_face_minimum_radius( %ug_base_checker );# 规则显示路径的定义( String ) %test_category: "Modeling.Examine Geometry";( String ) %displayed_name: "Faces - Minimum Radius";( Boolean Parameter ) disabled?: false;( Boolean Parameter ) save_log_in_part: True;# 选择参数属性定义( List ) selection: {};( Name Parameter ) log_type: LOG_ERROR;( list ) log_type_option: { LOG_ERROR, LOG_WARNING, LOG_INFO,LOG_ANY };( string ) log_type_label: "Log Option";( string Parameter ) log_msg: "";( string ) log_msg_label: "Additional Message";# 执行规则检测(Any Uncached) do_check:@{mqc_check_face_self_intersect( selection:, $topo_tol,surface_checking_criteria:, sel_filters:, log_type:, message: );};图3 显示为当曲面最小半径规则值为3时，检测结果的对话框，图4为对汽车前围板模型的检测结果显示，检测结果显示模型有最小半径小于3的曲面存在，并高亮显示。
图3：检测结果对话框图4：检测结果显示5 结论本文在研究模型数据质量验证技术基础上，抽取数字化模型质量的验证规则，利用知识工程的基本原理，将知识工程的实用化技术与模型质量验证技术有机地结合起来，开发了汽车覆盖件模型数据质量检测系统，通过人机交互，根据选择相应的模型质量检测规则，计算机就能自动完成对汽车覆盖件模型数据的检测，并对模型数据中缺陷或不符合规范的地方予以提示。