机器可读标准在航天智能制造中的应用方法研究

洪海波　钟珂珂　刘骁佳　刘普林　王宁

摘 要：机器可读标准是当前国内外标准数字化转型的发展方向和研究重点。本文从机器可读标准的基本概念出发，阐述机器可读标准的基本定义和发展阶段，提出机器可读标准在航天智能制造中的应用方法，最后以运载火箭焊缝质量智能判读为对象打通机器可读标准的建模、转化以及应用全链路，初步实现了焊缝缺陷判读标准由单纯的文本阅览向知识驱动工业场景的模式转变，为机器可读标准在航天领域的应用提供指导。

关键词：标准数字化，机器可读标准，智能制造，知识图谱，无损检测

DOI编码：10.3969/j.issn.1002-5944.2023.16.006

0 引言

近年来，航天产品装备制造业持续推进数字化转型，企业的制造成本、效率大幅改善，效益空前提升。标准是指导产品研制生产和企业运营管理等行为的依据和原则，在企业数字化转型的背景下如何满足航天事业发展对标准制定效率、使用方式等方面的需求，成为国内外标准化领域普遍关注的问题。标准数字化转型是实现智能制造的必经之路，机器可读标准是标准数字化的核心技术也是关键点，已经成为国内外研究数字化标准的重点战略方向。

近年来，国内外很多机构积极部署研究机器可读标准，发展标准数字化，取得了一定的研究成果和实践经验。国际标准化组织（ISO）成立了ISO机器可读标准战略顾问组（SAG-MRS），以机器可读标准为方向推动标准数字化工作。2021年，中共中央、国务院印发了《国家标准化发展纲要》，明确提出发展机器可读标准、开源标准，推动标准化工作向数字化、网络化、智能化转型[1]。2022年4月，市场监管总局（标准委）批准筹建全国标准数字化标准化工作组，围绕标准数字化过程中的相关概念、原理、组织形式、制定程序、本体构建、应用和服务等方面的标准化需求开展工作，推动支撑标准数字化转型的标准体系建设与应用。汪烁对57个数字领域相关全国标准化技术委员会调研，分析各技术领域對于新型数字化标准的应用需求，53.75%存在使用形式更加数字化的标准的需求[2]。唐爽等提出了通用标准知识库的概念，通过综合利用信息资源整合、元数据和知识图谱等技术，构建标准知识库[3]。张程等分析了标准数字化标识形态和内容对象的语义明晰化水平，提出了机器可读标准的技术路径和标准建模方法[4]。尽管如此，目前主要的工作仍集中于理论研究，对于如何将机器可读标准落地，特别是与航天等高端装备制造业结合应用，仍鲜有报道。

因此，本文从机器可读标准的基本概念出发，阐述机器可读标准的基本定义和发展阶段，在此基础上，提出机器可读标准的应用方法，最后以运载火箭焊缝质量智能判读对象介绍机器可读标准在航天智能制造领域的应用实践。期望通过本文介绍，为机器可读标准在航天领域的应用提供指导，为航天标准的数字化转型发展提供有力支撑。

1 机器可读标准基本概念

1.1 机器可读标准定义

相对于传统的供人阅读的纸质或电子文档形式标准，ISO于 2019 年提出了SMART（StandardsMachine Applicable， Readable and Transferable）标准即机器可读标准的概念，机器可读标准是一种技术内容可直接由机器、软件或其他自动化系统解析和使用，并以数字形式提供给应用程序或用户自定义的方式，即在系统中无需人工操作即可实现机器可用、可读、可解析的标准。机器可读标准提供了一种标准新型表达方式和交付形式，具有标准文本模块化、内容语义化、访问交互智能化等特征，能够有效支撑机器执行或解析标准内容，甚至自主应答询问，实现“标准即数据”“标准即软件”“标准即服务”等新型标准应用模式，使标准开发者（如技术委员会专家）、标准提供者（如ISO、IEC等）、标准使用者（如市场需求方）都能受益。

机器可读标准的提出和发展将对标准研制流程、管理模式和应用方式带来重大改变，一方面，通过建立数字化平台，实现标准的协作研发、在线审查、数字发布、快速迭代和动态更新[5]。标准制定者们可以更加专注于标准的内容，而不必过多地关注标准的样式、格式等。同时，标准制定者通过相关标准的自动关联和比对，可以有效解决标准之间属于定义、图形和符号等技术内容协调一致的问题。另一方面，对于标准使用者来说，通过标准机器可读、智能关联和精准推送，实现标准段落、图形和公式等的快速检索和获取，提升技术人员使用标准的效率。如果将标准与机器设备、软件工具进行集成，可以实现“人-机”“机-机”的互操作，例如，将标准集成到智能化产线系统中，可以使得生产现场的装备按照标准自动执行流程，自动应用标准中的指标、工时、模型等，提高产品的生产效率。

1.2 机器可读标准发展阶段

根据ISO提出的SMART标准概念，同时依据标准内容与机器的交互程度，ISO与IEC合作绘制了机器可读标准的成熟度分类模型，如图1所示[6]。该模型将机器可读标准的发展阶段划分为“纸质文本”“开放数据格式”“机器可读文档”“机器可读内容”和“机器可解析内容”5个阶段。其中，第0到2级主要侧重标准制定和呈现形式的结构化、数字化和初级语义化检索，第3到4级侧重语义解析、互相关联的数据流。第2级至第4级通常被认为是具有高阶数字化能力的SMART标准对应模型。机器可读标准可以广泛应用于产品的设计、制造和检验过程中，根据不同的场景，有两种典型的应用方式。一是信息辅助，这个主要用在设计阶段，即将产品或工艺设计需要参照的标准以一种快速、精准的方式推送给设计人员；二是自主决策，即根据场景已有信息，自动搜索定位到相应的标准条目，并自动“判定”其是否符合标准要求，这个主要用在制造过程的监控和产品质量检验环节。

2 机器可读标准实现方法与路径

2.1 总体框架

机器可读标准的实现方法与路径总体上遵循“结构化—知识化—集成化”的思路，如图2所示。首先，将以PDF为代表的目标文本进行结构化建模，利用结构化工具将标准中的图表或文字进行结构化，生成XML文件；其次，利用知识图谱建模工具，将XML文件转化为知识图谱，将标准的结构化信息利用知识图谱的数据库进行管理；最后，将知识图谱与具体的智能制造信息化系统结合，知识图谱提供数据访问接口，采用查询方式获得知识形式的标准内容，通过“人-机”“机-机”交互，实现典型制造场景中标准数据的传递、判定或决策，真正实现标准在数字世界中的解析、认知与流转。

2.2 机器可读标准建模

航天产品制造涉及标准众多，包括结构焊接、铸造等典型工艺标准，但标准间的结构层次和技术要素具有一定的相似性。从形式上看，通常一份典型的工艺标准包括前言、主体和附录等结构，以及标准章节条、段落、列项、图、表、公式、注等技术要素的标签和属性定义。通过梳理航天产品制造标准，提炼其中相似性，构建航天产品通用的标准标签集，包括编码、名称、定义以及从属关系等，形成描述不同技术内容的属性集合，建立包含标准基本信息、内容信息和表述信息的结构化标准模型。在此基础上，通过建立统一的描述模型对每个标准条目进行表征，为标准的统一结构化描述提供基础。标准指标模型定义含6个基本元素，包括指标名、指标值、指标单位、指标级别、指标判定、指标细分类等，具体的指标模型定义如表1所示。

通过定义标准指标模型，每一个标准条目都可以描述为：[x x]的[x x]的[x x]的[x x]的[x x]指标，[x x] 单位，[x x] 级别下，[x x]的判定，[x x] 值。将以上每一个[x x]映射到表1的编号，即可得：⑥⑥⑥⑥①③④⑤②。以某运载火箭焊缝标准为例，标准指标模型描述为：在母材厚度δ≤3mm（指标细分类）的条件下，I级焊缝（级别）单个缺陷尺寸（指标细分类）≤（判定）0.5δ（值），II级焊缝（级别）单个缺陷尺寸（指标细分类）≤（判定）0.75δ（值）。

2.3 标准XML描述及生成

基于结构化标准模型和标准指标模型，对现有标准的结构层次和技术内容要素赋予相应的标签，通过可扩展标记语言（Extensible MarkupLanguage，XML）结构化描述形成结构化标准。XML建模主要分为三个步骤：（1）基于预定义模版，确定待结构化文本的目标实体关键词，预定义模版根据文本版面信息和实体信息确定，实体信息包括实体关键词及实体关键词对应实体值的格式信息；（2）根据实体依存关系模型与预定义模版，从候选实体值中确定目标实体关键词的目标实体值；（3）基于预定义模版，对目标实体关键词与目标实体值进行结构化，生成目标结构。

将PDF、WOR D、图片等非结构化的标准文件转化为可编辑的文档形式，基于航天产品结构化标准模型，对标准文本进行识别、提取和交互式标引，分别对标准的结构层次和技术内容要素赋予相应的标签，如标准名称“< st a nd NA M E>镁合金铸件规范< /s t a n d NA M E >”、判断指标“单个缺陷尺寸”、判断符号“ ≤”等，通过结构化工具将非结构化标准文档转换成XML形式的结构化标准，如图3所示。

2.4 知识图谱创建

知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。相对于传统的结构化数据，知识图谱可以构建事物关系的可计算模型，通过数据识别、发现和推断事物与概念之间的复杂关系[7]。在知识图谱的支撑下，搜索系统越来越智能化，搜索直达目标日益成为现实，集中体现在对搜索意图准确理解及对搜索结果精准匹配上。

知识图谱由节点和边组成，节点是实体或抽象的概念，边可以是实体的属性或是实体之间的关系。XML形式的结构化数据不能直接作为知识图谱使用，需要将结构化数据定义到本体模型之间的语义映射，再通过语义翻译实现结构化数据到知识图谱的转化。具体的流程为：首先确定知识表示模型，并根据数据来源选择知识获取手段导入知识，接着利用知识推理、知识融合、知识挖掘等技术提升已构建知识图谱的质量，最后根据场景需求设计不同的知识访问与呈现方法，如语义搜索、问答交互、图谱可视化分析等，如图4所示。

2.5 系统集成应用

构建的知识图谱通过与应用系统进行接口集成实现标准知识的搜索和利用，具体流程如图5所示。将构建的知识图谱集成到REST服务中，当待处理的信息、数据输入到现场应用系统时，现场应用系统调用REST API，REST API将参数关键词输入给知识图谱。知识图谱通过搜索意图理解、目标查找、结果沉陷和实体搜索，将相关的结果信息再通过REST API结构响应给现场应用系统，最后现场应用系统根据标准反馈信息，完成信息推送或者自主判定输出最终的评定结果。

3 应用案例

运载火箭贮箱是由箱体、瓜瓣等焊接而成，焊缝质量是决定航天发射任务成败的关键，标准在焊缝检测质量判定中起到关键作用，因此，以运载火箭焊缝质量智能判读为应用验证。单位在数字射线检测技术应用、装备研发、缺陷图像AI识别、云检测等方面已开展深入研究，基于数十万幅焊缝数字射线图像积累，成功突破基于深度学习的缺陷图像AI识别技术，研发了智能识别软件系统，实现了运载火箭焊缝缺陷的准确识别、定位和分类。下一步，根据相应标准，判定缺陷是否在可控范围内。

首先采用指标结构化模型，将依据的QJ2 698A-2 011《铝及铝合金熔焊技术要求》pd f格式标准中的缺陷判定关键信息和逻辑的转化为XML格式，选取QJ 2698A-2011《铝及铝合金熔焊技术要求》中表9内部分散状单个气孔、夹杂物质量判定标准，该标准条目为表格形式，如图6所示。将表格形式转化为XML文件对标准进行描述，如图7所示。在此基础上，研发基于Python的知识提取工具，构建标准内容的知识图谱，如图8所示。

在无损检测系统中我们将获取到的缺陷的相關信息输入到无损检测系统缺陷评定界面，该系统调用REST API接口，然后REST API接口将缺陷参数输入给知识图谱，通过知识判读、知识搜索、知识推理等找到输入的缺陷参数所对应的知识库的位置，并判断出该参数是否符合该缺陷标准的要求，并将结果输入给REST API接口。REST API接口得到知识图谱传递的结果后响应给无损检测缺陷评定系统，最终无损检测缺陷评定系统数据超标/未超标的缺陷评定结果，如图9所示。

4 总结和展望

本文从机器可读标准的基本概念出发，阐述机器可读标准的基本定义和发展阶段，提出机器可读标准的应用方法，同时以QJ 2698A标准为对象，打通了机器可读标准的建模、转化以及应用全链路，初步实现了焊缝缺陷判读标准由单纯的文本阅览向知识驱动工业场景的模式转变，实现了焊缝数字射线缺陷的自动精准评定，消除人工因素，大大提高评定效率和准确性。机器可读标准作为标准数字化的发展方向，势必成为航天数字化发展的重要基石，我们要从标准的设计、管理和应用上全面推进机器可读标准，从需求出发，聚焦具体的应用场景，从亟需的、成熟度高的开始做。此外，要同时解决存量和增量的问题，特别是要解决现存的大量的pdf文本标准转化问题，因此需要与自然语言理解、知识图谱等人工智能手段相结合。机器可读标准的应用，将进一步发挥标准在航天产品研制生产中的技术支撑作用，助推航天制造数字化转型升级。

参考文献

[1]刘曦泽，王益谊，杜晓燕，等.标准数字化发展现状及趋势研究[J].中国工程科学， 2021， 23（6）：147-154.

[2]汪烁，段菲凡，林娟.标准化工作适应全球数字化发展的必然趋势——标准数字化转型[J].仪器仪表标准化与计量，2021（3）：1-3+14.

[3]唐爽，韩义萍，张玉，等.标准知识库构建研究[J].中国标准化，2020（S1）：46-50.

[4]张程，龚庆，姚波，等.机器可读标准实现方法研究[J].中国标准化，2022（21）：56-61.

[5]于欣丽.对我国标准数字化工作的几点思考[J].中国标准化，2022（5）：7-13.

[6]汪烁，卢铁林，尚羽佳.机器可读标准——标准数字化转型的核心[J].标准科学，2021（S1）：6-16.

[7]郝文建，魏梅，张浩，等.标准知识图谱的构建与应用[J].信息技术与标准化，2021（8）：44-47.

作者简介

洪海波，博士，主要从事智能制造、物联网、数字孪生、智能传感与检测等方面的研究。

（责任编辑：张佩玉）