航空结构件柔性自动生产线是航空制造企业的数字化转型、智能化升级的有效途径。柔性生产线具备智能传感监测、全流程闭环管控和少人化高效运维的优势，可实现稳定的工艺品质、翻倍的生产效率和更低的规模化生产成本。

但由于航空结构件多品种小批量、结构复杂和加工过程资源多样等特点，类似于汽车制造的单品种大批量、多工位流水线等专用生产线模式，难以直接使用。柔性化与高精度，是航空结构件生产线的典型特征，而由机床、工件、工装和刀具等多类资源通过智能管控系统与自动化物流连接起来的复杂系统，给过程质量控制带来了巨大挑战。

宋智勇 成都飞机工业（集团）有限责任公司首席技术师

对柔性生产线加工过程的感知是实现产线质量控制的前提。而航空结构件加工的传统质量管控模式主要依赖“人工测量+三坐标测量机离线检测”。这种模式需要停机并拆卸转运零件，辅助操作多、人工参与度高，仅能适用于单机断续性生产，无法满足柔性生产线无人工自动化运行的需求。基于触发式测头的在机检测技术能够在机床原位完成零件测量，为实现测量与加工工序的自动化衔接提供了技术手段，但受设备精度、标定方法等因素制约，传统在机检测的精度与效率难以满足生产线要求。同时，如何在产线的不同加工环节使用在机检测的结果进行自动化控制也需要开展技术攻关。

此外，生产线长期稳定运行还依赖于预防性质量控制。“加工后离线检测”的保障型质量控制模式具有滞后性，在快节奏的柔性线生产中容易发生批次性质量问题，导致严重的经济损失。因此，需要构建面向航空结构件柔性生产线的在线检测与过程质量控制技术体系，实现从“事后检验”向“过程预防”的质量管控模式转变。

在线检测的3项关键技术

围绕航空结构件柔性产线的自动化加工需求，成飞梳理了生产线加工流程与在线检测的主要应用场景，确立了“高精度误差补偿+高效检测轨迹规划+专用质量控制工具”的整体思路，覆盖加工前的状态感知、加工中的反馈调节与加工后的零件检测。

图1 高精度误差补偿

1. 高精度误差补偿。在机检测精度是在线检测技术应用于航空结构件柔性生产线的首要瓶颈。目前机床配置的触发式测头在机床上的测量精度与三坐标测量机相比存在明显差距，个别方向精度仅能达到0.2 mm，无法满足航空结构件高精度测量需求。

针对这一问题，研究团队对机床触发式测头的测量误差进行了系统建模。测量误差主要来源于探测误差与摆角误差两大类系统误差。探测误差包括预行程误差、三角误差等，与测头本身的机械特性及触发机制相关；摆角误差则由机床回转轴运动以及结构重力影响引入，在不同摆角状态下呈现不同规律。由于系统误差具有可重复性和可预测性，可以通过标定方法进行补偿，而随机误差则难以完全消除。

基于上述分析，成飞提出了探测误差与摆角误差解耦标定方法，并采用双插值补偿策略，实现了任意摆角、任意触测方向下的误差补偿。该方法通过在不同摆角状态下测量探测误差，将两类误差作为标定算法的输入，对整个测量过程进行系统补偿。经实际验证，补偿后在线检测精度由0.2 mm提升至0.01 mm，3 D探测误差、示值误差、重复性误差均优于0.01 mm，满足航空结构件关键尺寸的测量精度要求。

图2  群孔测量摆角规划

2. 高效检测轨迹规划。航空结构件上往往有大量群孔需要测量，如果逐孔规划测量摆角，摆角多、标定效率低。成飞建立了孔测量干涉约束模型，设计了“自增长迭代聚类”的摆角规划算法，根据测量精度要求和测量需求，对孔法矢空间分布进行划分与聚类，将测量摆角数量尽可能减少。通过空间分布与划分，摆角数量较规划前降低约80%，显著提升了在线检测效率，同时减少了标定工作量。 

针对双耳片、缘条孔等测量角度受限的特殊结构，采用L型探头，开展多角度测量精度损失与补偿研究，设计了L型探头的测量轨迹规划方法，提出法向测量策略、多方向单一补偿值策略（利用机床刀补特性将不同触发方向的补偿值设为不同刀补）、三坐标标定策略，以及标检一体标定块，简化了标定与测量逻辑，实现在A轴±60°、C轴±360°范围内最大测量误差小于0.02 mm。配套地，支持在机检测的更多应用场景。

图3  睿思在机测量系统

3. 睿思在机测量系统与一体化仿真。在工具层面，成飞开发了“睿思”在机测量系统，支持三轴及五轴数控机床，兼容西门子、菲迪亚、海德汉、科德和华中数控等数控系统；在配备雷尼绍RMP60测头的情况下，其3 D探测误差、示值误差、重复性误差均优于0.01 mm，测量效率大于10点/min，可覆盖点、孔、槽和筋等特征。

同时，成飞基于Vericut二次开发编写了不同数控系统的测量子程序与控制文件，搭建了西门子、菲迪亚、华中、科德和海德汉等系统的测量仿真环境，实现测量程序与加工程序的一体化仿真，打通了生产线加工过程仿真的全流程闭环。在仿真加工程序的同时，测量程序同步运行，既提高了安全性，也可以在虚拟环境下就能识别检测点、验证加工是否满足要求。

在线检测的典型应用场景

有了上述技术，在线检测就能在柔性生产线的零件加工前、中和后全环节落地。

加工前，做毛坯状态复查与原点修正。对加工前毛坯位置波动、原点修正人工参与度高的问题，设计了基于在线检测的多基准取中原点自动修正方案。以某复杂零件为例，该零件具有11组基准边、62个变量，传统方式需人工复查、变量多及耗时久。通过在线检测自动找出基准边，并自动计算零件坐标系后导入机床，实现了原点修正的自动化。该方案以子程序方式嵌入NC系统并在程编中集成测量程序编制工具，程编用时较原方案降低60%，已在多基准边零件上成熟应用。对于锻铸件、3 D打印等成型毛坯，余量波动是常态。提取余量评估关键特征，利用在线检测快速测量毛坯余量，通过自动配准算法评估毛坯姿态并自动调整加工坐标系，做到“零件不动、坐标系适应零件”。在一些轮廓精度要求极高的复杂零件上，需要找出多个基准边来自动拟合坐标系，过去靠人工反复复查，如今由测头自动完成，精度和效率都更高。

加工中，重点是腹板尺寸与高精度孔的稳定控制。腹板形面加工误差来源复杂，面向腹板形面控制需求，分析了腹板加工误差来源（包括刀长值误差、主轴热伸长量等），采用面向具体零件的Z向原点固定值补偿方法，结合探头测量判异检查，消除人工干预，实现腹板特征的全自动稳定加工。面向高精度孔自动化加工需求，设计了“测-铣”迭代的精孔加工方法，以测头检测与循环铣孔代替人工测量与调整加工，通过控制迭代终止条件，实现对不同尺寸精孔的高质量自动加工，可达IT8级精度。

加工后，对零件的关键尺寸进行复查，并做形位误差评价。开发了形位误差分析工具，覆盖位置度、垂直度等7大类21小类形位误差，支持孔位、孔径等位置与尺寸的快速分析并自动生成测量报告，从而替代三坐标测量机完成一般精度零件的快速检测，提高了零件流转效率。

在线检测解决的是“能不能测准、测快”，而柔性线要长期稳定运行，还要解决“怎么管住质量”。如果产线质量控制能力下降，可能造成成批报废。成飞的方案，是开展基于生产线管控的质量数据统计过程控制（SPC），实现检测数据设计智能化、在机检测执行自动化及测量数据统一采集管理，为预防性质量控制提供数据支撑。

图4 柔性产线的过程质量控制

柔性产线的过程质量控制整体方案

针对航空结构件6种典型质量特征：外形、筋厚、筋高、槽宽、孔径及孔位，进行测量数据设计。通过交互式操作，工艺人员选点后模型特征后自动规划测点并生成相应的测量程序文件，产线管控系统下发程序，并控制机床自动完成标定以及在数控加工时自动执行在线检测，实测信息获取并入库，再进行统计分析与产线管控预警。整条链路是：交互式测点生成—测量文件自动生成—测量特征解析—自动标定—在线测量—数据自动获取与存储—统计分析—产线管控预警。

在数据采集环节，系统能自动解析加工程序包中的零件测量标识与待测点位信息，实现测点信息及对应测量结果的自动获取与跨网传递，并自动关联特征信息完成入库；产线测量执行支持标定的定时全自动与非定时一键执行，以及对测量程序的自动启动与过程监控。

此外，选取典型SPC判异准则，对采集到的过程质量统计特征进行分析，发现异常即报警；并通过分析数据变化趋势，对潜在风险提前采取工艺优化、设备维保等干预措施。面向多条不同构型的生产线，成飞提供了多维条件筛选与多种判异规则动态组合的质量过程统计与分析工具，有效支撑了质量协同管控与风险预警。

目前该技术已累计应用在22台设备上，完成3716个零件特性数据的采集与分析，发现异常波动221个，并及时组织根因分析与优化改进；所有设备及特征均处于受控状态，未发生实物故障，生产线产能提升了17.3%。

未来展望

构建多元高精度在线测量系统。目前成飞仍以触发式测头为主，但产线上还有很多特征尚未被监控起来。下一步融合探头、视觉、超声和激光等多元手段：视觉测孔、超声测厚、激光测曲面和探头测形位，基于更丰富的质量数据建立更完善的质量管控模型，支撑加工过程的全自动决策。

构建高质量数据集并用AI赋能。我们计划基于工业现场总线构建高质量数据集，强化AI在SPC自适应调整、数据驱动工艺优化、预测性维护及数字人等多业务场景的深度赋能。当前异常原因的定位和优化仍依赖人工分析，未来希望引入AI自动识别根因，甚至实现自动调整。

结语

从0.2 mm到0.01 mm，看似只是几个小数点的变化，背后却是误差建模、轨迹规划、系统集成与质量管控的体系化攻关。航空结构件智能产线的落地，离不开在线检测与过程质量控制的双轮驱动。把质量控制从“事后检验”真正推向“过程预防”，生产线才能既快又稳地跑起来。