基于信息化教學的機械零件SPC智能測量系統研究

摘 要：《公差與測量》這門課程具有一定的難度，而目前測量已經成為制造業生產過程中的非常關鍵一環，如何讓職業院校學生具備零部件檢測方面的知識和能力，不僅“會做”還要“勝任”，“會做”與“勝任”的差距是現在基礎技能薄弱的要點，本文進行了基于信息化教學的機械零件SPC智能測量系統研究，使學生能“勝任”零部件檢測崗位。

關鍵詞：信息化教學;SPC; 零件測量

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.21.199

智能制造已成為當今世界制造業發展的前進方向， 培養一批生產技能、技術、現場管理、團結向上的優秀智能制造技能人才， 是中國制造的核心競爭力。

隨著《國家職業教育改革實施方案》的出臺， 職業教育帶來了新機遇，同時也帶來了新挑戰。《公差與測量》這門課程具有一定的難度，而目前測量已經成為制造業生產過程中的非常關鍵一環[1]，如何讓職業院校學生具備零部件檢測方面的知識和能力，不僅“會做”還要“勝任”，本文進行了基于信息化教學的機械零件SPC智能測量系統研究。

1 引言

總結生產現場使用的數顯千分尺、數顯卡尺、數顯千分表等，制定案例標準和效率標準。初次培訓使用數顯千分尺測量：（1）使用前校正，30S內;偏差量識別0.001mm以內;（2）300S以內完成5個不同尺寸的內徑測量。方法正確、偏差0.03mm以內。外徑千分尺測量：（1）使用前現正，30S內;（2）50S以內測量5個不同直徑的尺寸的工件，誤差不超過0.020mm。外螺紋測量：（1）120s正確測量5個不同規格外螺紋，準確識別有效徑不良品（無加工傷、無異常牙型）;（2）100s內正確測量5個外螺紋有效長度。準確度0.1mm以內。 “會做”即為合格，作業效率、精度偏低，目標值達成低;“會做”與“勝任”的差距是現在基礎技能薄弱的要點，應用SPC技術對學生學習測量過程中的各個環節進行動態評估和監測， 分析建立測量能力評價模型，使學生保持可接受且穩定的水平[2]。

根據對技能訓練教學需求對系統功能進行分析，將整個系統劃分為以下7個模塊：（1）數據采集：利用數字卡尺和與圖像處理系統的接口采集傳輸到系統里來的數據。（2）輸入測量數據：從控制的測量過程中收集含有尺寸特征的數據輸入系統。（3）儲存數據 ：將采集到的數據儲存到數據文件中，需要時可隨時提取。（4）編輯數據：對數據文件里的數據能夠進行增、減、改的編輯。（5）數據處理 ：根據系統設置的數據算法完成數據處理。（6）檢驗判斷：在處理數據的過程中，計算機根據預設原則對數據進行比較和判斷，并把判斷結果以某種特定方式予以輸出。（7）結果輸出：輸出實驗過程中的數據文件[3]。

2 數據采集方式

數據的采集是質量控制中的一個重要的環節，收集的數據要盡量反映客觀事實，必須做到完整、準確和可靠。測得的數據要能反映當時的生產條件下產品的質量信息，所以數據的采集要能夠實現在線采集，并且能夠處理多種方法采集到的數據才算理想。

數據采集系統包括軟件和硬件兩部分，我院機械零件測量實訓中心，配置的數字游標卡尺和數字千分尺測量數據，然后發出一個信號，通過傳感器將信號傳入計算機進行數據的處理。數據采集模塊，通過串行端口，將數據信號傳輸到計算機緩存里，再由賦值語句將數據賦到文本框中，并將數據存儲到記事本中。

設置各通道的測量工具，這樣便于分辨所采集的數據。在這里設置了測量工具之后，所有的用此工具測量的數據就會與其它數據區分開。如圖1所示。

接收數據：由于傳感器中有6個傳輸通道，為了分辨從不同的通道傳輸進系統的數據，以便于對不同的數據分別進行分析處理。在圖2示的圖表示的窗體之前還有一個定義測量工具的窗體，以便于用戶分辨數據。

3 SPC測量質量控制系統

SPC就是統計過程控制，用數理統計技術對生產過程中的各個階段進行監控，從而達到保證產品質量的目的，實現產品質量控制和質量管理。SPC常用的方法，主要包括魚骨圖、排列圖、直方圖、散布圖、調查表、分層法和控制圖，是控制產品質量的十分有效的方法。

控制圖分為控制用控制圖分析用控和制圖兩類，根據數理統計的原理，控制圖可用于判斷生產過程是否異常，而使生產過程達到統計控制狀態。選擇控制圖如同選擇一切管理方法一樣，必須貫徹三個原則，即科學、經濟和簡化。由于現代管理，特別是控制圖的應用屬于群眾性管理，要保證做到廣泛而持久，除了其他許多條件之外，所選擇的控制圖是否工人易于工人理解、易于掌握和易于應用也是一個前提條件。

這樣一步一步的將質量控制工具糅合使用，在不同的測量狀況下運用不同的質量控制工具，使整個測量過程的質量控制都處于有據可依的狀態下，及時的控制測量情況，從而提高測量的質量控制水平。

在數據保存完畢之后，控制圖按鍵會變為可用，點擊按鍵會彈出對話框，進行選擇后就會出現控制圖，并且還有分析和警告功能。當由控制點超出控制界線時，就會彈出一個警告窗口提示用戶生產過程異常。在窗體下方還有對數據進行分析，指出數據具有的缺陷。如圖3所示。

直方圖：直方圖又被稱為柱狀圖，用直方圖可以很直觀地看出產品質量特征的分布狀態，對于測量數據中心值或分布狀況一目了然，很容易就可以判斷其總體質量分布狀況，如圖4所示。在制作直方圖時，牽涉到一些統計學的概念，首先要對數據進行分組，因此如何合理的分組是關鍵問題。

表1 是汽車發動機缸體的一個缸孔的數據。該孔的質量特性值：80.95 0.02 mm ? 測量精度：0.001 mm。

從圖5可以看出，測量的數據值都落在公差范圍內，而且直方圖沒有出現異常的形狀。

從圖6我們可以看出第5組的Xbar值數據超出控制界限，而且均值和極差都有長鏈的缺陷，應該檢查測量工序。

4 結束語

機械零件SPC智能測量系統這次實際的應用，能夠及時地將學生測量的零件質量數據時事反饋給測量學生，讓學生能更好接觸的達到技能“勝任”， 同時在技能訓練過程中提高學生學習興趣、消化所學理論知識，體現了SPC質量管理系統的便利，增加學生質量管理意識。另外系統的應用也可以有效增加教師課堂授課效果， 提升教學效率和學生的學習效率。

參考文獻：

[1]《公差配合與測量技術》課程教學改革思考——基于高技能應用型的人才培養模式[J].南方農機，2018，89（28）：218.

[2]陳國華，貝金蘭.質量管理學[M].北京：北京大學出版社，2018.

[3]王桂英，韓東.汽車發動及裝配線的SPC質量控制系統設計[J].中國農機化學報，2016，37（02）：178-179.

基金項目：河北省教育科學研究 “十三五”規劃課題-服務高技能人才培養的智能制造協同創新中心的構建與實踐研究，項目編號：1703219

作者簡介：王志剛（1979-），男，河北邢臺人，碩士，講師，從事機電一體化的教學和科研工作。