浅谈农业机械质量检测技术发展趋势

王俊杰

（贵州省机械电子产品质量检验检测院，贵州 贵阳 550014）

高质量的农机对发展现代农业、提高农业劳动生产率具有重要意义。农业机械制造流程复杂，涉及原材料采购、零部件加工、装配、检测等多个环节[1]。在复杂的制造过程中对农机零部件和成品的质量进行有效检测，是确保农机产品质量的关键。传统的人工检测效率低下，存在漏检率高、可重复性差等缺点，智能化、数字化、网络化的新一代质量检测技术，可以提高检测效率和质量。因此，笔者拟通过概述农业机械制造过程中的质量检测关键技术、分析存在的问题、提出改进建议，为农业机械制造企业提质增效提供参考。

1 农业机械制造流程

农业机械制造是一个复杂的过程，从原材料采购到成品装配，整个制造流程可以分为原材料检测、冲压加工、锻造加工、铸造加工、切削加工、焊接装配、喷涂保护层、组装调试、性能测试等多个环节。首先，对采购的原材料进行入厂检测，主要采用化学成分分析、机械性能测试等手段，对材料质量进行全面评定[2]。合格原材料进入后续加工流程，不合格材料退货换货。其次，按照不同零部件的工艺要求，进行冲压、锻造、铸造等基础加工，获得所需的半成品。半成品继续进行切削加工，如车削、铣削、磨光等，精加工成各类零部件，确保机械精度和表面质量满足设计需求。获得加工好的零部件后，进行焊接和装配。焊接方式包括手工电弧焊、氩弧焊、激光焊接等。装配需要精密定位，控制各零件间隙在设计公差范围内。对装配好的产品进行喷涂，在表面喷涂防锈、防腐蚀的保护层。喷涂后，进行组装调试，安装相应的电气系统、液压系统、传动系统等，调试运转。最后，进行出厂前性能测试，模拟使用环境，检验产品各项性能指标是否达标。因此，农业机械制造是一个精密复杂的过程，质量检测需贯穿始终，对原材料、半成品、成品的质量进行全面监控，以保证农机产品的高质量和高可靠性[3]。

2 质量检测技术发展现状与挑战

当前，农机制造企业在质量检测方面还存在一些问题与挑战。首先，检测手段相对落后，自动化检测设备不足[4]。根据调研，大多数企业仍以人工目视检测为主，自动化设备投入不足，存在检测效率低、精度难控制的问题。以铸件检测为例，国外企业普遍使用数字图像处理技术自动检测铸件缺陷，缺陷漏检率可控制在5%左右；而我国企业主要依靠目测，铸件缺陷漏检率高达15%，自动化设备不足限制了企业实现智能制造。其次，检测项目有限，难以实现全过程质量控制。仅部分企业对主要零部件和最终产品进行检测，对半成品及一些非关键零部件检测不足，使得质量问题无法被及时发现和处理。与发达国家相比，我国农机企业质量体系建设还较薄弱。另外，检测标准与规范不完善也是一大问题[5]。现行国家标准和行业标准对农业机械质量控制要求较为宽泛，各企业自行制定的检测规范又存在差异，导致质量水平参差不齐。缺乏统一、严格的标准是制约产品质量提升的因素。最后，先进技术手段应用不足。技术创新速度加快，新技术在质量检测领域应用广泛，如在线检测、机器视觉、先进非破坏检测等，但仅少数企业采用了这些新技术，我国农机制造企业在这方面的投入与应用还相对不足。

3 常用的农业机械质量检测技术

3.1 X射线检测技术

X射线检测是农业机械制造过程中一种重要的无损检测技术，可用于零部件和成品的内部质量检测，主要检测目标是内部裂纹、空洞等缺陷[6]。X 射线检测利用X 射线穿透力强的特点，通过对探测器接收的X 射线强度进行测量和记录，可以获取各个点的吸收情况，然后使用不同的重建算法，在影像接收器上形成检件的透视图，显示内部结构及缺陷情况。X 射线检测系统主要由X 射线机、图像采集系统、图像处理系统三部分组成。X 射线机发射适当频率、强度的X射线束；图像采集系统将穿过检件的X 射线采集并转换为电信号；图像处理系统对信号进行处理，生成检件内部结构和缺陷的可视化图像。目前常用的X 射线机型包括工业CT、DR、CR 等，根据不同应用场景选择合适型号。X 射线检测广泛应用于发动机缸体、变速箱壳体等高强度关键零部件的质量检测，可显示零件内部微小裂纹、空洞、松散夹心等各类缺陷的位置、大小和形态特征。相比其他方法，X 射线检测可完整呈现内部质量状况，结果精确可靠。随着计算机视觉和深度学习技术进步，自动识别和分析缺陷的能力也日益增强。总体来说，X 射线检测是农业机械制造中一种高效可靠的质量控制手段，推广应用X 射线检测，可以大幅提高关键部件的制造质量，减少返修和报废，降低生产成本，提升产品性能与可靠性。但也需要注意防护措施，确保操作人员的放射安全。

3.2 磁粉探伤技术

磁粉探伤是利用磁场与磁粉的相互作用来检测金属材料表面和近表面缺陷的一种无损检测技术[7]。其原理是当受检材料磁化后，由于存在缺陷，磁力线聚拢处磁密度增大，在表面形成磁力漏泄区。喷洒或蒸汽化磁粉后，磁粉颗粒会聚集在磁力漏泄区，从而显示出缺陷的位置、大小、形状等信息。磁粉探伤系统主要包括磁化装置、照明装置等。磁化方式有直接接触磁化、电流回路磁化等。常用的磁粉材料有氧化铁红粉和螯合铁黑粉两种。磁粉探伤系统在使用中，通过使用照明装置可以提高整个系统的识别效果。磁粉探伤技术应用于发动机曲轴、变速器齿轮等表面硬化零件的质量检测中时，能高效、快速地检测出表面微小裂纹、热处理缺陷等，是农机零部件生产中一种经济实用的质量控制手段。相较于目测和PEN 检测，磁粉探伤对缺陷的检出率更高。但也存在操作热点控制难、自动化程度较低等短板。总体来说，磁粉探伤技术可靠、高效、经济，推广应用可提高农机关键零件的表面质量，降低缺陷率，减少不合格产品流向后道工序的风险。结合自动扫描分析技术，磁粉探伤技术可进一步提升检测效率，实现农机制造过程中的智能质量控制。

3.3 超声波检测技术

超声波检测是利用声波在材料中的传播特性来实现无损检测的一种技术。它基于声波在缺陷处会产生反射、衍射、散射等效应的原理，通过发送、接收探头发出的高频振动（通常在0.5 MHz～15 MHz），然后分析接收信号，可以检测出材料内部的缺陷信息。超声波无损检测系统由脉冲发生器、发送变换器、接收变换器、信号放大处理器几部分组成[8]。常用的超声波模式有直束法、角束法、相控阵检测等。目前，超声相控阵技术应用广泛，128 阵元探头可达到每秒3 000 次的扫描速度，大幅提高了检测效率。超声波检测技术在农机关键部件的质量检测中应用广泛，可用于检测铸件缩松缺陷、焊接接头未焊透等问题，检测合格率可达90%以上。相较于射线检测，超声波操作更简便安全；相较于磁粉探伤，可检测部件整体内部质量。但超声波也存在穿透力相对较弱、对小于3 mm 的微小缺陷检出率较低等缺点。总体而言，超声波检测可靠、高效、低成本，是农机制造过程中不可或缺的质量控制技术之一[9-10]。随着数字化检测与智能分析技术的发展，超声波检测自动化程度不断提高，未来可实现农机关键部件的全自动化在线质量检测，大幅提升检测效率，降低制造成本。

4 农业机械质量检测技术发展趋势

4.1 智能化检测技术的应用

随着工业互联网和人工智能技术的发展，智能化检测技术在农机制造过程质量控制中的应用越来越广泛[10]。主要智能化检测技术如表1 所示。具体来说，自动化检测设备可实现快速高效的无人化检测、提升检测效率、减少误差。数字孪生通过仿真建立虚拟样机，模拟产品全生命周期，可提前发现绝大部分质量问题。在线质量监测通过传感器网络实时监控关键工序，质量异常可被及时发现和处理。智能分析软件利用AI 算法自动检测和诊断，提高检测的准确性。预计到2025 年，智能化质量检测技术将广泛应用于农机制造全过程，实现原材料、零部件、装配、出厂的全流程智能管控。

4.2 数据分析技术的应用

随着检测设备数字化和信息化建设，农机制造企业已积累了大量的质量检测数据。如何有效利用这些数据提升质量管控水平，数据分析技术的应用显得尤为重要。当前，部分企业已建立统一的质量信息平台，实现了全过程检测数据的收集、传输和存储。基于海量检测数据，可以应用统计分析、相关性分析、机器学习等方法进行多维度分析，发现关键质量影响因素及其内在关系，辅助决策。例如关联分析原材料硬度与零件失效率之间的关系，供应商评价也可基于质量数据进行。通过数据驱动的方式发现问题、定位原因，可使问题整改更加精准，更有针对性，整改效率提升30%以上。预计未来农机企业将大力推进检测数据的整合应用。例如通过建立完善的质量信息平台，实施全面的数据收集与监测；利用AI 等技术实现智能分析，甚至可支持预测性质量管理；进一步强化以数据驱动的闭环质量管理。充分利用质量数据提升决策能力，将助力农机企业实现智能制造，确保产品质量稳定优良。

4.3 传感器技术的应用

传感器技术在农机制造过程质量检测中具有广阔的应用前景。传感器可实时监测温度、压力、图像等多维信息，为实现关键工序的在线质量监测打好基础。常见的在线监测传感器类型包括温度传感器、压力变送器、图像传感器等，可分别监测冲压、焊接、喷涂等工序参数。以冲压为例，通过在模具两侧布置PT100 传感器、在机械臂上设置压力变送器，可实时反馈模具温度和压力信息，一旦超出设定阈值（±10 °C、±5%），可快速响应调整，实时优化产品质量。CCD 图像传感器可识别零件表面或内部0.1 mm以上的缺陷，进行及时检测与反馈修正。在线质量监测系统还可通过云平台应用大数据和AI 分析，预测质量风险并提出对应措施。到2025 年，随着5G 等技术的广泛应用，传感器网络将实现农机制造全流程的实时质量管理。

5 结语

综上所述，质量检测技术在农业机械制造中起着极为关键的作用。实现质量检测水平整体提升，需要大力推进智能化检测技术、质量大数据的应用，建立统一严格的质量标准，并加快培养配套检测人才。展望未来，随着工业互联网、传感器网络、人工智能等技术进步，农机制造质量检测将向全自动化、信息化、智能化方向发展。实现数字设计、虚拟仿真、智能制造、以质量引领生产的一体化质量管理，是农机制造业提质增效、向智能智造转型的重要途径。