管道安裝經常受到設計偏差和組裝過程中意外衝突等挑戰的困擾，從而導致成本高昂的糾正和專案延誤。傳統的品質控制措施通常在製造後實施，錯過了早期錯誤檢測的機會。這種情況凸顯了對在整個組裝過程中提供連續、即時品質控制的整合方法的迫切需求。

愛丁堡大學的研究人員，在一項研究中發表於 2024 年 8 月 7 日，製造業的進步，將三維 (3D) 掃描技術與電腦輔助設計 (CAD) 模型整合，以進行追蹤和監控管道裝配進度。

透過將即時掃描與設計模型進行比較，這種方法使操作員能夠及早發現潛在問題，防止其升級為重大問題。該研究的結果使用現實世界和合成數據集進行了驗證，證明了這種創新方法的有效性。

該研究提出了一種新穎的系統，將 3D 掃描與 CAD 模型結合，以增強品質管制在管道組裝過程中。該過程利用 3D 掃描中的無組織點雲在安裝階段的早期檢測偏差和組件衝突。

一個深度學習模型，在複製現實生活條件的合成資料集上進行訓練，以高精度對管道組件進行分類，從而可以精確識別錯位。該方法在縮小規模的原型上進行了測試，展示了自動分類和 CAD 比較如何顯著減少手動檢查和錯誤率。

透過提供即時回饋，該系統使操作員能夠立即解決問題，減少返工並提高整體組裝效率。這種無縫整合可實現品質控制自動化，確保及早發現關鍵偏差。

愛丁堡大學數位製造高級講師 Nan Yu 博士強調了這項技術的影響，「這種方法代表管道安裝和品質控制方面向前邁出了重要一步。透過利用最新的 3D 掃描和人工智慧技術，我們可以在錯誤變得嚴重之前檢測到錯誤，從而節省組裝過程中的時間和資源。

該研究的影響遍及依賴複雜管道設施的產業，包括石油、天然氣和造船業。透過促進偏差和潛在衝突的早期檢測，該方法不僅最大限度地減少了昂貴的返工，而且還提高了整體組裝效率。該技術可作為當前品質控制協議的寶貴補充，無縫整合到現有的製造工作流程中，以提高生產率、減少停機時間並確保複雜安裝的準確性。

更多資訊：Toa Peäur 等人，使用間隔掃描點雲進行管道原型建模，製造業的進步（2024）。DOI：10.1007/s40436-024-00515-y