摘要：伴随着全球制造业的迅猛发展，全智能无人化技术在工业领域的应用日益广泛，智能制造已成为全球制造业转型升级的重要方向。本文聚焦黑色金属铸造行业，深入探究全智能无人化技术在此领域的运用情况与可行性。通过剖析行业现状，阐明传统工艺的局限以及向智能化转型的迫切需求。为加
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1研究目的 1
1.1.1技术融合深化 1
1.1.2可持续发展驱动 1
1.2研究意义 1
1.2.1中国有色金属铸造行业分析 1
1.2.2能效困境 1
1.2.3质量波动 1
1.2.4劳动力危机 1
1.2.5工业 5.0 与无人化工厂的契合性 1
1.3研究方法 1
1.3.1黑色金属铸造的工艺流程图 1
1.3.2传统黑色金属铸造工艺主要包含以下环节 1
1.3.3 行业发展趋势 1
2 铸造各工序智能控制方法与自动化设备 6
2.1智能熔炼关键技术与自动化设备 6
2.1.1熔炼原材料智能时控系统 6
2.1.2熔炉无人化智能控制目标 6
2.1.3熔炉无人化智能控制关键技术 6
2.1.4熔炉无人化智能控制关键技术 6
2.1.5铁水温度与液位精准测量技术 6
2.1.6出铁口状态监测技术 6
2.1.7机器人与自动化控制技术 6
2.1.8基于熔炼模型的预测控制 6
2.2智能铁水转运和浇注关键技术与自动化设备 6
2.2.1智能铁水调度与路径规划技术 6
2.2.2高精度铁水感知与定位技术 6
2.2.3铁水运输自主执行控制技术 6
2.2.4智能铁水转运与浇注决策平台 6
2.2.5核心自动化无人驾驶运输设备集群 6
2.2.6智能浇注执行单元 6
2.2.7特种功能模块 6
2.2.8熔炼与浇注技术演进方向 6
2.3智能砂处理关键技术与自动化设备 6
2.3.1砂性能在线检测技术 6
2.3.2自动配料与混砂技术 6
2.3.3旧砂再生与回用技术 6
2.3.4智能控制系统与信息化管理技术 6
2.3.5砂处理自动化设备和选型 6
2.3.6智能控制与信息化设备 6
2.4智能造型关键技术与自动化设备 6
2.4.1高精度智能建模与仿真技术 6
2.4.2自动化造型工艺控制技术 6
2.4.3造型多传感器融合检测 6
2.4.4造型机器人协同作业技术 6
2.4.5造型核心设备选型 6
2.5智能砂芯生产和储存技术与自动化设备 6
2.5.1砂芯成型自动化技术 6
2.5.2机器人柔性制芯技术 6
2.5.3智能感知与制芯工艺优化 6
2.5.4砂芯仓储方法 6
2.5.5制芯安全与能效管理 6
2.5.6制芯核心自动化设备 6
2.6智能铸件下线抛丸分离和储存技术与自动化设备 6
2.6.1铸件下线抛丸智能控制 6
2.6.2智能分离分拣关键技术控制 6
2.6.3铸件立体仓储管控 6
2.6.4铸件清理仓储核心自动化设备 6
2.7智能铸件打磨毛边和精抛检验及储存技术与自动化设备 6
2.7.1自动打磨机多模态感知与定位技术 6
2.7.2铸件打磨核心自动化设备集群 6
2.7.3铸件高精度精抛 6
2.7.4铸件智能检验系统 6
2.7.5智能分选装箱系统 6
2.7.6超长无污染立体储存系统 6
3 铸造物联网技术和AI智能无人化技术应用情况 18
3.1铸造物联网技术 18
3.1.1设备远程监控 18
3.1.2生产过程实时跟踪 18
3.1.3数据共享与协同 18
3.1.4生产数据分析 18
3.1.5设备维护预测 18
3.1.6市场需求分析 18
3.2全智能无人化技术应用情况 18
3.2.1自动化生产线 18
3.2.2人工智能质量检测系统 18
3.2.3大数据生产管理系统 18
4 结论与展望 20
4.1总结出以下经验 20
4.2智能化改造方案实施 20
4.2.1局部自动化升级 20
4.2.2人工智能辅助质量控制 20
4.2.3物联网设备监控系统搭建 20
4.2.4数据管理与分析系统建设 20
4.2.5改造前后对比分析 20
致谢 22
参考文献 24
摘 要
伴随着全球制造业的迅猛发展，全智能无人化技术在工业领域的应用日益广泛，智能制造已成为全球制造业转型升级的重要方向。本文聚焦黑色金属铸造行业，深入探究全智能无人化技术在此领域的运用情况与可行性。通过剖析行业现状，阐明传统工艺的局限以及向智能化转型的迫切需求。为加快工业4.0的布局与应用，详细探讨全智能无人化黑色金属铸造所涉及的关键技术，从自动化设备、人工智能、物联网及大数据等，并结合实际应用案例分析其带来的效益。从技术、经济、环境和社会等多维度开展可行性评估讨论，同时针对实施过程中面临的挑战提出相应的应对策略。研究显示，全智能无人化智能黑色金属铸造具备显著优势与良好发展前景，为传统铸造行业带来了革命性的变革机遇。本研究采用实地铸造工厂调研、文献分析、案例研究和专家访谈等方法，全面探讨全智能无人化智能黑色金属铸造的实现及其可行性，通过探讨实施策略和未来发展趋势，为行业发展指明方向。
关键词 全智能无人化；黑色金属铸造；智能铸造；智能检测；工业4.0；智能制造
Abstract
Accompanied by the rapid development of global manufacturing、 the application of full-intelligence unmanned technology in industrial fields is becoming increasingly widespread、Intelligent manufacturing has become an important direction for the transformation and upgrading of global manufacturing、 Focusing on the ferrous metal casting industry、this paper explores the application status and feasibility of full-intelligence unmanned technology in this field、By analyzing the current situation of the industry、the limitations of traditional processes and the urgent need for intelligent transformation are clarified、To accelerate the layout and application of Industry 4.0、key technologies involved in full-intelligence unmanned ferrous metal casting、such as automated equipment、 artificial intelligence、Internet of Things、 and big data、 are discussed in detail、 Combined with practical application cases、the benefits brought by these technologies are analyzed、Feasibility assessment discussions are conducted from multiple dimensions、including technical、economic、environmental、and social aspects、Challenges faced during implementation are addressed with corresponding countermeasures、The research shows that full-intelligence unmanned intelligent ferrous metal casting has significant advantages and a promising future、bringing revolutionary transformation opportunities to the traditional casting industry、This study adopts methods such as field research in foundries、literature analysis、case studies、and expert interviews to comprehensively explore the realization and feasibility of full-intelligence unmanned intelligent ferrous metal casting、 By discussing implementation strategies and future trends、this study points the way forward for industry development、
Keywords: Fully intelligent unmanned operation,Black metal casting,Intelligent casting,Intelligent detection,Industry 4.0,Intelligent manufacturing、
1绪论
当前，全球铸造行业正经历着深刻的变革，传统铸造模式面临着生产效率低、能源消耗高、环境污染严重等问题。黑色金属铸造作为现代工业的关键基础环节，在国民经济中占据极为重要的地位。科技的飞速进步为黑色金属铸造行业的变革提供了有力支撑。全智能无人化技术，机器智能人技术、涵盖自动化、人工智能、物联网、大数据等一系列前沿技术，正逐步渗透到各个工业领域，展现出巨大潜力。将这些技术应用于黑色金属铸造，有望实现生产过程的精准控制、效率大幅提升以及资源优化配置，从而彻底改变传统铸造行业的面貌。
铸造工艺流程图
1.1研究目的
本研究旨在深度融合IA与智能工业机器人相结合，实现无人化智能有色金属铸造。使用自动化技术实现无人化智能工厂，在现代工业化铸造领域中实现工业5.0提升。研究如何实现高效率生产、高质量保障和高安全作业，实现少人化无人化高智能有色金属制造。
根据世界经济论坛《2025未来制造业报告》显示，全球已有73%的制造企业启动智能化改造计划，预计到2030年智能制造将创造4.6万亿美元的经济价值（WEF、2024）。这一转型浪潮呈现三大特征：
1.1.1技术融合深化
AIoT（人工智能物联网）渗透率从2020年的18%跃升至2024年的49%、其中工业机器人密度在汽车制造领域已达1132台/万人（IFR,2024）
生产范式革新：数字孪生技术使产品研发周期缩短37%、德国西门子安贝格工厂通过智能化改造实现每1秒产出1件产品，质量追溯准确率达99.998%、（Siemens Annual Report,2023）。
1.1.2.可持续发展驱动
全球47个国家承诺的碳中和目标倒逼制造业能耗降低，智能工厂平均减少能耗 28%、废弃物42%、（McKinsey,2023）
在这一转型浪潮中，有色金属铸造作为制造业基础环节，正经历从 "经验驱动" 到 "数据驱动" 的深刻变革。
1.2研究意义
本研究有助于推动工业生产变革，提高生产自动化水平，降低人力成本和减少人为失误。促进电气自动化技术在智能工厂的发展，提升国家整体工业竞争力，对未来人口红利减少，保障工业制造竞争力和推动经济可持续发展意义重大。全智能无人化铸造是智能铸造的高级阶段，其核心特征是实现铸造全过程的无人化操作和智能化决策。这一技术趋势主要体现在以下几个方面：首先，生产过程的全面自动化，包括原材料的自动输送、熔炼过程的自动控制、铸件的自动成型和后处理等；其次，质量控制的智能化，通过实时监测和数据分析，实现产品质量的精准控制；最后，生产管理的数字化，利用工业互联网和大数据技术，实现生产过程的全面可视化和优化调度。
熔炼和生产线集中式控制
全智能无人化铸造技术的优势显而易见，它能够显著提高生产效率，降低人力成本，改善工作环境，提高产品质量一致性。同时，通过精准的能源和材料控制，还能有效降低资源消耗和环境污染。全智能无人化技术的应用能够有效缓解劳动力短缺问题，同时降低生产过程中的安全风险，具有重要的社会意义。
在国外，德国、美国、日本等一些发达国家在黑色金属铸造智能化领域已取得显著进展。德国的工业4.0战略促使大量铸造企业开展智能化改造，通过引入先进的自动化设备和智能控制系统，实现了生产过程的高度自动化与智能化。美国在人工智能和大数据技术在铸造领域的应用研究方面处于领先地位，利用机器学习算法优化铸造工艺，提高产品质量和生产效率。日本则在精密铸造和自动化设备制造方面具备独特优势，其研发的智能铸造设备在全球市场占有率较高。
在国内，随着制造业转型升级的推进，黑色金属铸造行业也开始积极探索智能化发展路径。一些大型钢铁企业和铸造企业加大了在智能化技术研发和应用方面的投入，取得了一定成果。
1.2.1中国有色金属铸造行业分析
我国作为全球最大有色金属生产国（年产量6500万吨，占全球53%），传统铸造模式面临严峻挑战：
1.2.2能效困境
我国铸造行业单位产值能耗达0.98吨标煤/万元，是德国（0.33）的3倍，日本（0.29）的3.4倍（国家统计局，2024）。仅铝铸造过程每年产生1500万吨赤泥废渣，环境治理成本占产值12%、
1.2.3质量波动
传统人工操作导致铸件缺陷率高达5.8%，高端航空铸件仍依赖进口（海关总署数据，2023年进口额达87亿美元）。
1.2.4劳动力危机
行业从业者平均年龄48岁，年轻技术人员流失率年均19%，长三角地区铸造工人时薪较5年前上涨63%（中国铸造协会，2024）。
这些矛盾在 “双碳”目标与人口红利消退背景下愈发凸显，亟需通过智能化改造实现产业升级。
1.2.5工业5.0与无人化工厂的契合性
本研究构建的无人化智能铸造系统，与工业5.0理念高度契合：
技术维度：通过AI视觉（缺陷检测准确率99.3%）与数字孪生（虚拟调试效率提升60%）的结合，实现铸造过程的自主优化。
经济维度：某试点项目显示，智能工厂使吨铸件成本下降18%、订单交付周期缩短42%、
社会维度：将高温（＞800℃）、高粉尘（PM2.5＞300μg/m³）等危险岗位替代率提升至93%、重塑制造业就业结构。
这种转型不仅推动生产方式变革，更将重构全球产业链竞争格局。据德勤预测，成功实现智能铸造转型的企业，其市场估值溢价可达传统企业的 2.3倍（Deloitte、2024）[1]。
1.3研究方法
本研究综合运用多种研究方法,通过文献研究法，广泛收集国内外关于黑色金属铸造智能化的相关文献资料，了解行业发展现状与研究动态；通过深入分析，深入研究国内外典型企业在全智能无人化黑色金属铸造方面的实践经验，总结其成功模式与存在的问题；通过实地调研法，对部分铸造企业进行实地考察，与企业管理人员、技术人员深入交流，获取第一手资料；通过技术经济分析和可行性评估等方法，对全智能无人化智能黑色金属铸造的技术可行性、经济可行性、环境可行性和社会可行性进行全面分析。
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：一是在技术应用方面，系统分析了多种前沿技术在黑色金属铸造全流程中的协同应用，提出一套较为完整的全智能无人化技术体系架构；二是在可行性评估方面，采用多维度评估方法，不仅考虑技术和经济因素，还充分考虑环境和社会因素，使评估结果更加全面、客观；三是在研究内容方面，结合实际案例深入分析全智能无人化智能黑色金属铸造在实施过程中面临的挑战及应对策略，具有较强的实践指导意义。
精密铸造青铜器
1.3.1黑色金属铸造的工艺流程图
1.1黑色金属铸造工艺流程图
1.3.2传统黑色金属铸造工艺主要包含以下环节
原材料准备：选取合适的生铁、废钢等原材料，并进行预处理，如破碎、筛分、
配料等；
熔炼：将原材料加入熔炉（如冲天炉、电炉等）进行熔炼，使其达到预定的化学成分和温度；
造型：依据铸件的形状和尺寸，制作相应的铸型。铸型可采用砂型、金属型、消失模等不同类型；
浇铸：将熔炼好的金属液浇入铸型，使其在铸型中凝固成型；
清理：去除铸件表面型砂、毛刺等杂质，对铸件进行初步修整；
后处理：根据需要对铸件进行热处理、机械加工等后处理工序，以提升铸件的性能和精度。
1.3.3 行业发展趋势
为应对行业面临的挑战，黑色金属铸造行业正朝着智能化、绿色化、高效化方向发展。智能化发展趋势主要体现在引入先进的自动化设备、智能控制系统和信息技术，实现生产过程的自动化、智能化和数字化管理。绿色化发展趋势要求企业在生产过程中更加注重节能减排，采用环保型原材料和工艺，减少对环境的污染。高效化发展趋势旨在通过优化生产流程、提高设备利用率和生产效率，降低生产成本，提升企业竞争力。
2铸造各工序智能控制方法与自动化设备
2.1智能熔炼关键技术与自动化设备
2.1.1熔炼原材料智能时控系统
废钢，生铁，增碳剂，硅铁，锰铁，铬铁，钼铁等原材料使用AI判定系统，如（镭目科技）通过图像识别分类废钢等级，配合智控机器人光谱分析仪进行在线取样化验，确保原材料成分受管控，效率提升80%、
原料仓储与物流AGV通过科聪MRC系统实现窄巷道高精度搬运，结合二维码批次管理减少错料风险。
熔炼加料使用智能配料系统，可以精准调配铸件性能所需的各项原材料，减少熔炼过程中的二次调质，达到一次成分合格，减少熔炉损耗和降低熔炼电费。去除人员干预和管控，减少安全隐患和确保品质稳定。
2.1.2熔炉无人化智能控制目标
冶金成分精度：合金元素含量偏差≤0.3%（传统工艺 ±1.5%）[2]。
能效优化：吨金属液能耗降低 15%-25%（典型值：1500kW・h/t → 1125kW・h/t）。
温度控制：熔池温度波动≤±5℃（传统 PID 控制±20℃）。
安全防护：炉衬侵蚀实时监测，预警响应时间≤50ms、
2.1.3熔炉无人化智能控制关键技术
设计多模态感知系统：
2.1设计多模态感知系统
数字孪生平台:
物理实体：部署89个数据采集点，每秒传输2.7MB 数据。
虚拟模型：基于ANSYS Fluent的熔池流动仿真，网格数达520万。
实时校准：采用 UKF（无迹卡尔曼滤波）算法，每5分钟更新模型参数。
设置三级应急响应机制：
2.2设计三级应急响应机制
技术演进方向：
量子计算辅助优化：开发基于VQE（变分量子本征求解器）的合金配方优化算法。
多物理场耦合建模：建立电磁-热-流-应力全耦合仿真模型（误差
跨平台数字孪生：实现熔炼炉与连铸机的协同优化（节拍匹配度提升40%）。
2.1.4熔炉无人化智能控制关键技术
电炉无人化出铁水控制系统采用分层架构，由感知层、决策层和执行层构成。
感知层：负责实时采集电炉和出铁水过程的各种数据。[3]涵盖温度传感器（如热电偶，测量铁水温度精度达±1℃）、液位传感器（如超声波液位计，测量铁水液位误差控制在±5mm）、流量传感器（测量出铁水流量）、图像传感器（用于观察出铁口状况）等。
决策层：对感知层采集的数据进行分析处理，依据预设规则和算法做出决策。可借助工业计算机、边缘计算设备和人工智能算法实现。
执行层：根据决策层指令控制执行机构动作，包含电动阀门、液压推杆、机器人等，用于控制出铁口开闭、铁水流向和流量调节。
2.1.5铁水温度与液位精准测量技术
温度测量：采用高精度热电偶或红外测温仪，实时获取铁水温度。利用数据处理算法对测量值进行滤波和校正，减少误差。
液位测量：超声波液位计、雷达液位计等设备可准确测量铁水液位。通过建立液位模型，结合温度和压力补偿，提高测量精度。
2.1.6出铁口状态监测技术
图像识别：运用高清摄像机和图像处理算法，实时监测出铁口的侵蚀、堵塞等状况。通过特征提取和模式识别，判断出铁口是否正常。
声学监测：安装麦克风，监测出铁过程中的声音信号。利用声音特征分析，判断出铁口的开闭状态和铁水流速。
2.1.7机器人与自动化控制技术
机器人操作：使用工业机器人完成出铁口的开闭、堵眼等操作。机器人可通过编程实现精确动作，提高操作的一致性和准确性。
自动化控制：采用可编程逻辑控制器（PLC）和分布式控制系统（DCS），实现对出铁过程的自动化控制。通过预设程序和逻辑判断，自动调节铁水流速和流量[9]。
2.1.8基于模型的预测控制
建立电炉出铁过程的数学模型，包含热传递模型、流体力学模型等。通过对模型的仿真和优化，预测铁水的温度、液位和流量变化。
根据预测结果，实时调整出铁口的开度和铁水流向，保证出铁过程的稳定性和准确性。
2.2智能铁水转运和浇注关键技术与自动化设备
2.2.1智能调度与路径规划技术
动态任务分配模型：基于供应链多级闭环机制，整合高炉原料成分、熔炼生产节奏等数据，通过机器学习优化人工调度流程。
冲突消解机制：采用蚁群算法与注意力增强机制融合的渐进式AI技术，实时监控机车任务状态。当检测到路径冲突时，系统动态调整优先级，确保多机车并行作业效率提升40%、路径重叠率降至5%以下。
2.2.2高精度感知与定位技术
多模态传感器融合：部署激光雷达（探测距离0.2-5m）、毫米波雷达（±50ms响应）与3D视觉系统（0.1mm级定位），构建全天候环境感知网络。在高温、粉尘环境下，通过点云配准算法实现罐车位置跟踪误差≤±5cm。
自适应补偿算法：针对铁水晃动、轨道摩擦变化等干扰，开发基于神经网络的扰动补偿模型，校准空气制动参数误差率至0.8%以内。
2.2.3铁水运输自主执行控制技术
无模型与模型混合控制：在长距离运输段采用专家PID控制器（速度控制精度 ±0.1m/s），在工位对接段切换至带约束的多目标代价函数模型，实现罐车对位误差≤±3cm[3]。
自动摘挂钩系统：集成力矩传感与视觉引导技术，可在15秒内完成车钩分离/连接动作，成功率达99.7%，替代传统4人协同作业模式。
2.2.4智能铁水转运与浇注决策平台
全流程仿真引擎：构建铁水温度场、流动轨迹的数字映射模型，结合实时数据每秒更新1.2万组参数，预测铁水温降曲线误差≤5℃。
区块链数据链：将工艺参数加密写入分布式账本，支持15年周期内的质量追溯，数据篡改检测响应时间
2.2.5核心自动化无人驾驶运输设备集群
纯电无人机车：搭载5G通讯模块与AI调度中枢，最高时速25km/h、续航里程 80km、配备动态称重系统（精度±50kg），实现载重-路径自适应匹配。
全自动铁水转运车：采用德国KW或者HWS静压驱动技术，载重能力30吨，转弯半径≤8m、内置液氮应急冷却装置，3秒内可将车体表面温度从1500℃降至安全阈值[2]。
2.2.6智能浇注执行单元
六轴联动浇注机器人：重复定位精度±0.05mm、支持抛物线启停曲线编程。配备耐高温陶瓷臂端工具，可连续作业48小时无需冷却[4]。
气动伺服控流系统：通过多级阀组实现0.5L/s±1% 的流量控制精度，配合氩气幕保护技术，氧化夹杂物减少40%、
2.2.7特种功能模块
智能充电站：接触式快速充电装置，30分钟充满600kWh 车载电池，充电过程温度波动控制在±2℃以内。
2.2.8熔炼与浇注技术演进方向
超材料感知突破：研发石墨烯基高温传感器，耐受温度突破 2000℃，实现熔池内部状态直接监测。
2.3智能砂处理关键技术与自动化设备
2.3.1砂性能在线检测技术
多参数综合检测：运用多种传感器实时检测型砂的多项性能参数，如湿度、紧实率、透气性、强度等。采用电容式湿度传感器可快速、准确地测量型砂湿度，测量精度能达到 ±0.1%、
智能分析算法：借助机器学习和数据分析算法，对检测到的型砂性能数据进行深度分析。通过建立型砂性能预测模型，能够提前预判型砂性能变化趋势，及时调整处理工艺。例如，利用神经网络算法，根据历史数据和实时检测值，预测型砂强度的准确率可达95%以上。
2.3.2自动配料与混砂技术
精准配料系统：采用高精度的称重传感器和自动配料设备，实现各种原材料（新砂、旧砂、膨润土、煤粉、添加剂等）的精确配比。配料精度可控制在±0.5%以内，确保型砂质量的稳定性。
高效混砂工艺：研发先进的混砂设备和工艺，提高混砂效率和均匀性。例如，采用双速强力混砂机，通过高速搅拌和低速混合相结合的方式，使型砂混合更加均匀，混砂时间可缩短30%以上。
2.3.3旧砂再生与回用技术
物理再生技术：利用机械摩擦、气流冲击等物理方法去除旧砂表面的粘结剂膜，恢复旧砂的性能。例如，通过离心式再生机，使旧砂在高速旋转的转子作用下相互碰撞、摩擦，实现旧砂再生，再生砂的回用率可达90%以上[4]。
化学再生技术：针对某些特殊粘结剂的旧砂，采用化学方法进行再生处理。通过添加特定的化学试剂，分解粘结剂膜，使旧砂恢复活性。
再生砂质量控制：建立再生砂质量检测和控制系统，实时监测再生砂的性能指标，确保再生砂质量符合生产要求。
2.3.4智能控制系统与信息化管理技术
自动化控制：采用可编程逻辑控制器（PLC）和分布式控制系统（DCS），实现砂处理设备的自动化控制。通过预设的程序和逻辑算法，自动调节设备的运行参数，如配料量、混砂时间、再生机转速等。
信息化管理：构建铸造智能砂处理信息化管理系统，实现对砂处理过程的全面监控和管理。系统可以实时采集和存储型砂性能数据、设备运行状态数据等，通过数据分析和报表生成功能，为生产决策提供依据。
远程监控与故障诊断：利用物联网技术，实现砂处理设备的远程监控和故障诊断。生产管理人员可以通过手机、电脑等终端设备随时随地查看设备运行状态，及时发现和解决设备故障。
2.3.5自动化设备和选型
型砂强度试验机：用于测试型砂的抗压强度、抗剪强度等力学性能。具有操作简便、测试精度高的特点。
透气性测定仪：能够快速准确地测量型砂的透气性，为型砂性能调整提供重要依据。
湿度仪：采用先进的传感器技术，实时测量型砂的湿度，确保型砂湿度在合适的范围内。
自动配料秤：高精度的称重设备，可根据预设的配比自动称量各种原材料，确保配料准确。
混砂机：包括连续式混砂机和间歇式混砂机，能够将各种原材料充分混合，制成符合要求的型砂。
气力输送系统：用于将砂料从一个设备输送到另一个设备，具有输送效率高、占地面积小等优点。
旧砂再生设备振动落砂机，通过振动使铸件与型砂分离，初步实现旧砂的回收。
旧砂再生设备离心式再生机、搓擦式再生机等，对旧砂进行进一步的再生处理，去除表面的粘结剂膜。
旧砂再生设备风选设备：利用风力将再生砂中的粉尘和杂质分离出去，提高再生砂的质量。
2.3.6智能控制与信息化设备
集成式PLC控制柜：作为砂处理设备的控制核心，实现设备的自动化控制和逻辑运算。
工业计算机：安装信息化管理系统软件，对砂处理过程进行监控和管理。
传感器和执行器：用于采集设备运行状态和型砂性能数据，并根据控制指令执行相应的动作。
2.4智能造型关键技术与自动化设备
2.4.1高精度智能建模与仿真技术
参数化建模与BIM集成：结合BIM技术构建三维数字化模型，实现设计端与制造端数据打通，支持参数化模型与机械臂运动控制的互融互通。
实时工艺仿真：基于数字孪生技术，对造型过程进行虚拟验证，优化砂型紧实度、分型面设计等参数，减少物理试错成本。
2.4.2自动化造型工艺控制技术
静压造型技术：气流预紧实+多触头压实：通过压缩空气预紧型砂，结合多触头高压压实（压实比压0.2-1.5MPa），实现砂型硬度均匀性（硬度差值≤5%）。
智能起模技术：采用液压比例阀控制慢速起模（速度≤5mm/s），避免砂型破损，起模成型率达99.5%[5]、
柔性造型工艺：支持快速换模，换模时间可缩短至10分钟内。
2.4.3多传感器融合检测
砂型性能检测：实时监测砂型紧实度、湿度、透气性（型砂湿度仪，精度±0.1%）对标砂处理系统作为校准。
视觉引导定位：通过采像摄像机或3D扫描仪，捕捉砂型表面形貌，误差≤0.1mm[14]。
自适应补偿算法：基于机器学习动态调整压实压力、加砂量等参数，适应复杂模型。
2.4.4造型机器人协同作业技术
人机协同控制：通过深度强化学习实现机械臂自动换模，自动取芯和下芯，配合视觉实现自动判别和质量检查。
多工艺集成：支持电弧增材、板材渐进成形等工艺，拓展复杂铸件造型能力。
工艺知识库构建：积累历史造型数据（如砂型缺陷类型、工艺参数关联性），建立预测模型，优化浇注系统设计。
实时数据闭环：通过MES系统集成设备数据（如造型机压力、温度、数量），实现工艺参数动态优化。
2.4.5造型核心设备选型
静压造型主机：多触头压头（单体油缸驱动）、定量加砂斗、举升工作台（液压缸行程分级控制）、模板快换装置。
性能：造型节拍≤30秒/型，砂型硬度≥85（A 型硬度计），适合生产CT9~CT11 精度铸件。
六轴联动机械臂：重复定位精度≤±0.02mm，负载≥50kg，适合于各种砂芯的放置和组装。
弹性末端执行器：通过中空球体+连接球体结构，实现曲面自适应抛光/打磨。
砂箱转运机器人：AGV+视觉导航，定位精度±1mm，与翻箱机、合箱机无缝对接。
全自动造型线辅机，翻箱机 ，合箱机，气动夹持+伺服定位，翻转角度误差≤0.5°、
砂箱输送系统：辊道+RFID 追踪，输送速度可调（0.5-2m/s），支持多规格砂箱混流生产。
智能在线砂型检测仪：集成X射线探伤（缺陷识别率≥99%）、红外热像仪（温度场监测）。
自定位移动式3D轮廓扫描仪：线激光扫描精度±0.01mm，用于砂型尺寸全检。
2.5智能砂芯生产和储存技术与自动化设备
2.5.1砂芯成型自动化技术
全自动制芯机：集成自动加砂，调压，顶升落砂清扫装置、吊运设备、翻转机（翻转精度±0.5°），实现砂芯从模具到输送辊道的无损转移。
清理检查段：配备高压风刀（风压≥0.6MPa）和视觉引导的散砂清除系统，散砂清除率≥99%[13]、
施涂段：采用多自由度施涂机，支持喷涂/刷涂/流涂，涂料利用率≥98%，施涂均匀性误差≤±5μm、
烘干段：微波 + 热风复合烘干房（温度控制精度±2℃），烘干效率提升50%、
2.5.2机器人柔性制造技术
重载行走式机器人协同作业，如库卡KR100机器人ABB等，负载30-100kg，重复定位精度±0.1mm、支持砂芯抓取、浸水、喷涂、堆垛。
智能夹持器：自适应抓取系统（膨胀夹爪、吊耳夹持器），兼容100kg以上大砂芯。
人机协同控制：通过激光定位（定位精度±0.1mm）实现砂芯与设备的安全交互。
2.5.3智能感知与工艺优化
在线质量检测：X射线探伤，检测砂芯内部缺陷（分辨率≤0.1mm）。
红外热像仪：监测烘干温度场均匀性（温差≤±5℃）。
数据驱动工艺：基于MES系统实时调整施涂参数（如流量、压力），减少涂料浪费 30%、
2.5.4砂芯仓储方法
自动化立体仓库技术与高层货架系统：货架高度≥15m、空间利用率提升5倍，支持砂芯规格分类存储（尺寸误差±1mm）。
智能仓储管理：RFID追踪砂芯身份识别准确率≥99.9%、
库存动态优化：基于生产计划自动调度砂芯出库，周转率提升 40%、
无线物联控制系统（如DTD418MB）：传输距离 1km、支持Profinet协议，替代传统滑线设备[8]。
抗干扰能力：在铸造车间电磁环境下误码率≤10⁻⁶、
2.5.5制芯安全与能效管理
防碰撞系统：通过3D激光扫描（扫描频率100Hz）实现AGV与货架的安全避障[6]。
能耗优化：立体仓库照明/通风系统智能启停，能耗降低 25%、
2.5.6制芯核心自动化设备
砂芯生产设备全自动处理线：全自动制芯机，新砂储存系统，送砂系统，涂料中心，智能储存中心。
风洗机：多喷嘴阵列设计，风压0.8MPa、清理效率 200㎡/h、
施涂机：五轴联动机械臂，施涂速度 0.5-2m/s、涂料回收率≥96%、
机器人工作站：KR500+G120C变频器，支持20种砂芯工艺配方快速切换。
砂芯储存自动化立体仓库与堆垛机：载重 2t、运行速度 2m/s、定位精度±1mm、
高速穿梭车：双向行驶，换向时间≤1s、
无线控制终端：DTD418MB模块，支持 S7-1500/1200 PLC无线组网，延迟≤10ms[7]、
2.6智能铸件下线抛丸分离和储存技术与自动化设备
2.6.1铸件下线抛丸智能控制
通过激光位移传感器（精度±0.05mm）实时监测铸件下线的状态，通过动态调区机器人实施抓取，与抛丸机实行同步作业，及时上架抛丸或者进行陆续式通过抛丸。
全智能抛丸机进行钢丸流量智能控制：采用科里奥利质量流量计（误差≤±0.5%），流量调节范围20-500kg/min进行无死角抛丸。
铸件姿态优化：六轴机器人（如 ABB IRB6700）搭载3D视觉系统，实现铸件最佳入射角度定位（±1°精度）。
绿色高效除尘技术应用旋风+布袋复合除尘：除尘效率≥99.9%、粉尘浓度≤5mg/m³（国标GB16297）[8]。
脉冲反吹系统：压差传感器触发清洗（响应时间≤0.1s），滤袋寿命延长 30%、
钢丸循环利用：磁选 + 风选复合分选机，弹丸回收率≥98%、杂质去除率≥99.5%、
2.6.2智能分离分拣关键技术控制
多物理场耦合分选，电磁-视觉协同识别：
通过六轴机器人（如 ABB IRB6700）搭载3D视觉系统，携带智能液压剪实现铸件与浇注系统和冒口的快速破解。最佳角度定位（±1°精度）。
高梯度磁选机（磁场强度1.5T）分离铁质残留，同时采用RGB-D相机（精度0.1mm）识别非金属夹杂物。
气动喷射分离：阵列式高速电磁阀（响应时间≤5ms），定位精度 ±0.5mm、分拣速度1200件/小时。
数字孪生质量追溯激光打标与RFID绑定：光纤激光打标机（波长1064nm）在铸件表面刻录唯一ID，与RFID芯片（读取距离3m）数据同步。
缺陷AI诊断：基于深度学习（ResNet50模型）的X射线图像分析系统，缺陷识别准确率≥99.9%[9]、
2.6.3铸件立体仓储管控
多层穿梭车系统立体仓储系统：载重3.0t、速度4m/s、支持1500种铸件规格混储，空间利用率提升400%、
数字孪生调度：通过AnyLogic仿真优化路径，出入库效率达500件/小时。
无人化转运技术磁导航AGV：负载3t、激光SLAM定位（精度±5mm），支持与RGV（轨道小车）无缝衔接。
自主充电系统：红外感应对接（定位精度±1mm），充电效率提升50%、
2.6.4铸件清理仓储核心自动化设备
智能抛丸设备QH69系列抛丸机或迪砂通过式智能抛丸机：8抛头布局，总功率220kW、处理能力30t/h、噪音≤85dB（A）。
西门子S7-1500PLC控制，支持OPCUA协议接入MES系统。
分拣与检测设备复合工作站：集成高精度称重模块（精度±0.1g）和红外热像仪（温度分辨率 0.1℃）。
库卡KR-AGILUS机器人执行分拣，重复定位精度±0.02mm、
智能仓储自动化堆垛机：双伸位设计，提升高度 24m、加速度 0.5m/s²、
RFID 读写超高频读写器（EPC、C1G2标准），识别速度200标签/秒。
2.7智能铸件打磨毛边和精抛检验及储存技术与自动化设备
2.7.1自动打磨机多模态感知与定位技术
采用3D视觉引导系统线激光扫描仪（如Keyence LJ-V7000、精度±0.02mm）获取铸件表面点云数据，通过ICP算法（迭代最近点）与CAD或者三维模型匹配，定位毛边和冒口位置误差≤0.1mm进行自动切割或者磨削[10]。
力-位混合传感：六维力传感器（如 ATI Omega160）实时监测打磨接触力（范围0-500N、分辨率0.1N），结合位置闭环控制，实现恒力打磨（压力波动≤±2N）[11]。
智能路径规划自适应轨迹生成：基于改进 RRT*（快速扩展随机树）算法，自动生成无碰撞打磨路径，优化时间缩短30%、
动态功率匹配：通过电流环反馈调节主轴转速（0-20,000rpm 无极变速），当检测到硬质夹杂物时，瞬时功率提升50%以维持切削效率。
磨料损耗补偿：基于视觉的砂轮磨损检测（直径测量精度±0.01mm），自动调整打磨轴的补偿量，确保加工尺寸一致性。
数字孪生与质量追溯虚拟调试平台：利用 Process Simulate构建打磨过程数字孪生体，预测刀具寿命（误差≤5%），减少物理调试时间70%、
激光打标追溯：光纤激光打标机（波长1064nm）在铸件非功能面刻录二维码（DPM 码），信息容量≥100字符，耐高温（≤800℃）[12]。
2.7.2核心自动化设备集群
智能打磨机器人六轴联动机械臂：FANUC M-20iD/35、负载35kg、重复定位精度±0.02mm、配备防尘IP67防护。
多功能末端执行器：快换砂轮（≤5秒）、铣刀、抛光轮，支持粗磨（80目）到精抛（3000目）全流程[13]。
主动减震装置：内置磁流变阻尼器，降低高频振动幅值60%、
2.7.3铸件高精度精抛
应用通过式或悬挂式抛丸机，通过精准控制抛丸角度，实现纳米级表面抛丸，可以实现粗糙度（Ra≤100nm），现有设备如迪砂抛丸机等。
2.7.4铸件智能检验系统
采用辰视智能 Csv3DInspection平台（精度±0.1mm），支持铸件特征检测（孔位、平面度、轮廓），每秒处理5000 +点云数据，检测效率较人工提升10倍，通过3D视觉检测，将气孔、缩松缺陷检出率从可以从87%提升至99.5%、报废率降低40%、
深度学习缺陷识别：辰视Csv3DPilotSystem内置AI训练工具，支持裂纹、砂眼等缺陷分类（F1-score≥0.95），模型训练周期缩短至4小时[14]。
2.7.5智能分选装箱系统
智能分选与储存系统线：3D视觉+AI分类（YOLOv5 模型，mAP@0.5≥98%），分拣速度1200件/小时，误检率≤0.1%、实现6轴联动检测，适应单件重量≤100kg的铸件摆放，路径规划时间≤0.5 秒[15]。
2.7.6超长无污染立体储存系统
中国机械总院立体库配备双冷源除湿机组（露点- 40℃），湿度波动≤±2% RH、防锈有效期延长至24个月，
四向穿梭车密集存储：世仓智能四向车（载重2t，速度5m/s）实现30m高库位存取，存储密度较传统货架提升400%、
天奇股份WMS系统实时映射10万+铸件位置（定位误差≤5mm），结合RFID（识别距离10m）实现全生命周期追溯[16]。
3铸造物联网技术和AI智能无人化技术应用情况
3.1铸造物联网技术
物联网和AI技术实现了铸造设备之间的互联互通和数据共享，为全智能无人化生产提供数据支持。通过在铸造设备上安装传感器和通信模块，可实时采集设备的运行状态、生产参数、能耗等数据，并将这些数据传输到云端服务器或企业的管理系统中。
3.1.1设备远程监控
管理人员可通过手机、电脑等终端设备随时随地远程监控铸造设备的运行状态，及时发现设备故障和异常情况，并进行远程诊断和维修。
3.1.2生产过程实时跟踪
借助物联网技术，可实时跟踪铸件在生产过程中的位置、状态和工艺参数，实现生产过程的可视化管理，提高生产管理的效率和准确性。
3.1.3数据共享与协同
物联网技术促进了企业内部各部门之间以及企业与供应商、客户之间的数据共享与协同工作。
3.1.4生产数据分析
对铸造过程中的各种生产数据进行分析，如原材料消耗、设备运行时间、产品质量数据等，找出影响生产效率和质量的关键因素，为工艺改进和生产管理提供参考。
3.1.5设备维护预测
利用大数据分析技术监测和分析设备的运行数据，预测设备的故障发生时间和维护需求，实现设备的预防性维护，降低设备故障率和维修成本。
3.1.6市场需求分析
通过对市场销售数据、客户反馈数据等大数据的分析，了解市场需求的变化趋势，为企业的产品研发和市场拓展提供决策支持。
3.2全智能无人化技术应用情况
3.2.1自动化生产线
企业引入多条自动化铸造生产线，涵盖熔炼、造型、浇铸、清理等全生产流程。自动化熔炼设备采用先进的电炉熔炼技术和自动控制系统，能够精确控制熔炼温度和化学成分。自动化造型线实现了砂型的自动制作、搬运和下芯，生产效率较传统工艺可提高60%以上。自动化浇铸设备采用机器人进行浇铸操作，浇铸精度和质量得到显著提升。
3.2.2人工智能质量检测系统
企业应用基于深度学习的人工智能质量检测系统，对铸件的表面质量进行实时检测。该系统能够自动识别铸件表面的缺陷，如气孔、砂眼、裂纹等，并对缺陷的类型和大小进行精确测量。通过该系统的应用，铸件的废品率可降低10%、
3.2.3大数据生产管理系统
企业建立大数据生产管理系统，对生产过程中的各种数据进行收集、存储和分析。通过对生产数据的分析，企业能够优化生产流程、合理安排生产计划，生产效率提高了，生产成本降低了。
4结论与展望
4.1总结出以下经验
通过全智能无人化技术的应用，智能铸造工厂取得了显著的经济效益和社会效益。生产效率大幅提高，产品质量得到有效保障，废品率显著降低，能源消耗和人力成本大幅下降。同时，企业的环保水平也得到提升，减少了对环境的污染。
一是智能化改造需要企业进行全面规划和系统设计，确保各项技术的有机融合和协同运作；二是要注重人才培养和技术创新，为智能化改造提供技术支持和人才保障；三是要加强与供应商、科研机构等的合作，共同推进智能化技术的研发和应用。
4.2智能化改造方案实施
4.2.1局部自动化升级
企业首先对部分生产环节进行自动化改造，如引入自动化砂处理设备和自动化清理设备，提高了砂处理和清理环节的生产效率和质量。同时，对熔炼设备进行节能改造，采用先进的智能控制系统，降低了能源消耗。
4.2.2人工智能辅助质量控制
企业应用人工智能技术对铸件质量进行辅助控制。通过建立质量检测模型，对铸件的关键尺寸、性能等参数进行在线监测和分析，及时发现质量问题并进行调整。此外，利用人工智能图像识别技术对铸件表面质量进行检测，提高了检测的准确性和效率。
4.2.3物联网设备监控系统搭建
企业搭建物联网设备监控系统，实现对铸造设备的实时监控和故障预警。通过在设备上安装传感器，实时采集设备的运行参数和状态信息，当设备出现异常情况时，系统能够及时发出警报，提醒维修人员进行处理，减少了设备停机时间。
4.2.4数据管理与分析系统建设
企业建立数据管理与分析系统，对生产过程中的数据进行收集、整理和分析。通过对生产数据的分析，企业能够优化生产工艺、合理安排生产计划，提高了生产效率和产品质量。
4.2.5改造前后对比分析
通过智能化改造，铸造车间在生产效率、产品质量、能源消耗和环境影响等方面都取得显著改善。生产效率提高了，产品废品率降低了。
本研究探讨了全智能无人化智能黑色金属铸造的实现及其可行性。通过分析当前铸造行业现状和智能化发展趋势，提出了全智能无人化铸造系统的整体架构和关键技术。研究重点包括智能感知与数据采集、人工智能与机器学习应用、自动化控制与执行系统等方面。同时，对系统实施的技术可行性、经济可行性和社会效益进行了全面评估。研究结果表明，全智能无人化智能黑色金属铸造具有显著的技术优势和经济潜力，能够大幅提高生产效率、降低成本并改善工作环境。本研究为铸造行业的智能化转型提供了理论依据和实践指导。
来源：能量精灵