管道安装经常受到设计偏差和组装过程中意外冲突等挑战的困扰，从而导致成本高昂的纠正和项目延误。传统的质量控制措施通常在制造后实施，错过了早期错误检测的机会。这种情况凸显了对在整个装配过程中提供连续、实时质量控制的集成方法的迫切需求。

爱丁堡大学的研究人员，在一项研究中发表于 2024 年 8 月 7 日，制造业的进步，将三维 (3D) 扫描技术与计算机辅助设计 (CAD) 模型相集成，以进行跟踪和监控管道装配进度。

通过将实时扫描与设计模型进行比较，这种方法使操作员能够及早发现潜在问题，防止其升级为重大问题。该研究的结果使用现实世界和合成数据集进行了验证，证明了这种创新方法的有效性。

该研究提出了一种新颖的系统，将 3D 扫描与 CAD 模型相结合，以增强质量控制在管道装配过程中。该过程利用 3D 扫描中的无组织点云在安装阶段的早期检测偏差和组件冲突。

一个深度学习模型，在复制现实生活条件的合成数据集上进行训练，以高精度对管道组件进行分类，从而可以精确识别错位。该方法在缩小规模的原型上进行了测试，展示了自动分类和 CAD 比较如何显着减少手动检查和错误率。

通过提供实时反馈，该系统使操作员能够立即解决问题，减少返工并提高整体装配效率。这种无缝集成可实现质量控制自动化，确保及早发现关键偏差。

爱丁堡大学数字制造高级讲师 Nan Yu 博士强调了这项技术的影响，“这种方法代表着管道安装和质量控制方面向前迈出了重要一步。通过利用最新的 3D 扫描和人工智能技术，我们可以在错误变得严重之前检测到错误，从而节省装配过程中的时间和资源。”

该研究的影响遍及依赖复杂管道设施的行业，包括石油、天然气和造船业。通过促进偏差和潜在冲突的早期检测，该方法不仅最大限度地减少了昂贵的返工，而且还提高了整体装配效率。该技术可以作为当前质量控制协议的宝贵补充，无缝集成到现有的制造工作流程中，以提高生产率、减少停机时间并确保复杂安装的准确性。

更多信息：Toa Peäur 等人，使用间隔扫描点云进行管道原型建模，制造业的进步（2024）。DOI：10.1007/s40436-024-00515-y