金属表面加工设备革新！移动机床+AI算法让模具抛光告别手工时代

　　在模具制造领域，表面质量直接决定产品精度与使用寿命，而抛光作为工艺链的最后一环，长期以来依赖人工操作，成为制约效率与质量的瓶颈。如今，随着金属表面加工设备的革新，Picum MT GmbH与汉诺威莱布尼茨大学生产工程和机床研究所（IFW）联合研发的移动机床集成AI算法技术，正彻底改变这一现状，推动模具抛光迈入自动化、精准化时代。​

　　手动抛光：成本高昂且质量难以复刻的行业痛点​

　　在传统模具制造中，抛光环节几乎完全依赖人工，这一模式存在诸多难以克服的弊端。首先，金属表面加工设备的缺失导致加工效率极低，完成一件模具的抛光往往需要数小时甚至数天，人工成本在整个生产链中占比居高不下。更关键的是，抛光效果严重依赖操作人员的经验与技能，同一批次模具可能因不同工人的手法差异出现表面质量参差不齐的问题，质量稳定性与可重复性极差。​

　　这种依赖人工的模式，不仅延长了模具生产周期，更制约了行业标准化发展。对于大型复杂模具而言，人工抛光时难以均匀控制力度与路径，容易出现局部过抛或抛光不足的情况，直接影响后续产品的成型精度。随着模具向大型化、复杂化趋势发展，手工抛光的局限性愈发凸显，成为行业亟待突破的技术瓶颈。​

　　移动机床：将抛光工具集成，重构加工场景​

　　为摆脱手工抛光困境，Picum MT GmbH研发的移动机床为金属表面加工设备带来了范式革新。与传统固定机床不同，这款移动机床可直接抵达大型模具现场作业，无需将沉重模具运输至加工车间，大幅节省了物流成本与时间。更重要的是，该机床通过HSK刀柄将抛光工具集成于主轴，实现了抛光过程与铣削等工序的无缝衔接。​

　　在操作流程上，移动机床的抛光控制与铣削类似：先通过数字化技术获取待加工表面数据并导入CAD/CAM程序，生成精准的刀具路径，再传输至机床执行抛光作业。针对不同表面几何形状，机床可自动切换抛光工具并调整加工策略，例如对曲面采用螺旋线路径，对平面采用往复路径，确保抛光均匀性。

　　AI算法：精准测量与参数优化的核心引擎​

　　要实现抛光质量的精准控制，仅靠机械自动化远远不够。项目团队引入AI算法，为金属表面加工设备装上“智慧大脑”，通过表面测量与参数优化两大环节，实现了抛光过程的智能化调控。​

　　在表面测量阶段，系统摒弃传统接触式测量设备，采用Basler AG工业相机捕获表面图像。借助卷积神经网络（CNN），AI能自动识别超出公差范围的区域——该网络仅通过学习公差内的图像，就能精准定位缺陷区域。同时，另一路CNN可预测这些区域的粗糙度，为后续加工提供精准数据支撑。​

　　参数优化环节则通过机器学习（ML）实现：先根据抛光工具、初始状况和工艺参数预测材料去除率（MRR），再通过逆向建模反推出达到目标粗糙度所需的参数组合。考虑到抛光工具的柔性可能导致压力下降，算法会计算补偿进给量，对NC代码进行动态调整，确保抛光压力恒定。调整后的代码还需通过IFW CutS仿真软件验证，避免碰撞风险，最终将优化参数传输至机床执行。​

　　验证效果与价值：效率与质量的双重突破​

　　实践验证显示，集成AI算法的移动机床在模具抛光中表现卓越。测试中，目标是将模具表面粗糙度从Rz 4µm降至1.5µm：未启用自适应补偿时，因工具柔性导致法向力下降，材料去除不均匀；而启用AI驱动的补偿机制后，抛光压力保持恒定，最终表面粗糙度精准达标，且材料去除均匀性显著提升。​

　　这一技术革新为行业带来多重价值：从时间维度看，模具维修或修改周期从数周缩短至数天；从成本角度，省去了模具运输费用与大量人工成本；从质量层面，实现了抛光效果的高度可重复，表面质量得到精准控制。随着该技术的推广，金属表面加工设备将彻底改写模具制造的效率与质量标准，推动行业向智能化、精准化方向迈进。​