光学自由曲面技术的应用能够简化复杂的透镜系统，从而使其结构更紧凑、重量更轻。此外，光学自由曲面技术的应用还能实现完全崭新的功能。但与此同时，其制造工艺较为复杂，因此耗时且成本高昂。利用数控机床，可以高效地生产小批量的单个自由曲面部件。
耶拿恩斯特·阿贝应用科学大学（EAH）正在致力于优化制造工艺，旨在基于表面加工过程中记录的振动数据，并通过人工智能进行直接评估，从而预测部件的表面质量。为此，该校对影响工艺链的各项变量进行了识别、量化与优化，以期获得最佳的生产结果。
机床参数对表面质量的影响
光学自由曲面不仅应具有较高的尺寸精度，还应无短频和中频表面缺陷，例如由制造过程中的振动所引起的缺陷。 通过最终的超精磨工艺，可以获得最佳的表面质量。然而，从粗磨到精磨再到超精磨的工艺链受到众多影响变量的制约，这些变量会影响最终产品的质量。除了所使用的刀具及其与表面的对准情况外，速度、进给速度、切入深度以及用于激励刀具的超声频率等工艺参数也起着重要作用。
只有对所有控制变量进行最优选择，才能获得满足高精度光学元件所有要求的表面。为了研究用于通过超声辅助磨削加工平面表面的5轴数控机床的动态特性，并确定最佳的机床设置，建议采用激光多普勒振动测量法进行振动分析，并利用白光干涉法分析加工样品的表面纹理。
利用人工智能对表面质量进行早期预测
为了能够准确判断哪些机床参数会影响最终结果以及具体影响方式，同时尽可能减少试样产量，人工智能（AI）的支持将大有裨益。在我们的案例中，我们采用了 Batix Software GmbH 提供的人工智能技术。该公司开发了一种模型，能够根据机床参数预测表面质量，即表面的最终粗糙度值。
第一步，AI会根据现有的各类振动计数据和表面参数制定测试计划，从而通过AI识别出具有影响的设备参数。下一步则是验证振动分析数据与白光干涉法测得的表面参数之间存在何种相关性。
振动对表面质量的影响
振动分析在设备静止和运行时均具有重要意义。当设备静止时，通过使用模态锤激励各部件来确定设备部件的固有共振频率，以此避免因工具转速和超声频率选择不当而激发这些部件的固有共振频率，从而防止在生产过程中产生不良振动，进而影响成品的表面质量。
在机床运行过程中，可在工件加工时直接进行振动分析。此外，还可利用非接触式振动计在机床部件运行时对旋转刀具进行测量。在运行过程中对工件进行非接触式测量也是可行的。此类运行振动分析能够揭示一些在机床静止时无法检测到的现象。
例如，数控机床内置的温度补偿功能会导致表面每隔一秒形成约1 µm的台阶。由于温度补偿的周期性重复，两个台阶之间的距离与刀具的进给速度相关。正如AI模型所指出的，这揭示了一个重要结论：数控机床的温度补偿功能也可能带来不利影响，因此最好将其关闭。
为了研究工件加工过程中的机床振动及其对表面粗糙度的影响，将用于光学振动测量的激光束进行偏转，以便在刀具切入时直接对工件底面进行测量。通过分析表面结构的详细图像，建立了最终工件表面上加工痕迹的间距或空间频率与磨削工艺参数（转速和进给速度）之间的直接关联。
利用振动测量法和人工智能预测表面质量
将生产线末端的表面测量数据与在线振动测量数据结合，在联合频率显示中呈现，结果表明机床动力学与最终形成的表面结构之间存在高度相关性。
通过将光学振动测量与光学表面测量相结合，并辅以人工智能技术，得以深入理解磨削工艺参数对最终表面质量的影响因素。
