“互联网+”与“检验检测智能化”的理解

检验检测技术在“互联网+”的时代背景墙上，融入人工智能化的澎湃浪潮中，实现三者的有机融合，衍生出新的价值，迸发出新的活力，促进检验检测行业的长远发展。

一是要明势而动，以“互联网+”与“智能化”引领第三方检测发展方向。当下，不少第三方检测企业主动融入人工智能和“互联网+”的趋势中。但对“互联网+”与“检验检测智能化”的理解，仍普遍存有偏差。

大多数机构还只是简单地将“互联网+”看作是改进管理与服务的工具和手段，停滞在“检验检测+互联网”的低层次物理性结合上；或是将人工智能看作是提升效率的权宜之计和技术手段，没有真正将“互联网+”、人工智能放到主体位置，纳入检验检测未来长远发展中去谋划。

在这个万物互联和万物智能的时代，人工智能和“互联网+” 将进一步把人类从繁重、危险、重复性劳动中解放出来，带动多种传统产业的变革，促进产业模式的调整。极大地影响未来检验检测的发展。期待企业能结合检验检测工作实际，对此进行深入探讨交流，明确发展方向， 实现从传统检验检测向“互联网+”与“智能化”的新跨越。

二是要顺势而为，以“互联网+”与“智能化”提升第三方检测供给水平。检验检测涵盖面广、体系庞杂。其中不乏水尺检验、放射性物质检测、核生化检测、特种设备检测等风险性高、危险度大的领域。我们欣喜地看到，在相关领域，已有不少借助机器人、无人机进行水尺检验、铁矿石检测、危化品检验等探索，既提高了检验检测精准度，又加强了对人的保护，有效避免了危险的发生，体现了对人性的关心。 

三是要乘势而上，以“互联网+”与“智能化”加速第三方检测资源整合。检验检测认证机构整合是国务院确定的一项重大改革任务，也是做大做强检验检测服务业的必经之路。“互联网+”与“智能化”为我们提供一种思维方式。借助互联网开放、中立的特性，通过大数据的挖掘，将第三方检测行业现状客观完整地呈献给社会。为已有的第三方检测资源整合提供一个互联互通、合作联合、抱团取暖的平台。 

四是要蓄势而发，以“互联网+”与“智能化”延展第三方检测价值链条。人工智能的核心关键是海量的可挖掘数据。检验检测机构手中都积累了大量的专业检测数据，在“数据为王”的今天，这无疑是一笔宝贵财富。依托“互联网+”与“智能化”，充分运用云计算、大数据等成熟技术和模式，对管理存储的海量专业数据进行深度清洗、分析、挖掘，是第三方检测从要素驱动发展向创新驱动发展转变面临的一次千载难逢的机遇。为相关行业决策提供第一手的资料，将成为未来延展第三方检测价值链条、推动第三方检测行业变革的关键驱动力。

国家质检总局计量司司长谢军在《量值定义世界 精准改变未来--用准确量值助推质量提升》报告中指出。检验检测机构所有的工作都离不开量值的帮助。计量体系的存在使得所有机构出具报告的法制性、准确性能够得到保证。计量与检测检验密不可分，未来，无论从事检验检测、认证服务、辅助市场服务，都要树立法治计量的意识。同时，所有计量标准要与国际接轨，要保证计量的可溯源和统一性。另外，重视量值可溯源性。量值的可溯源性是对检测报告进行审定的重要依据，可溯源性是量值与国际接轨的重要依据。 

智能检测技术

随着工业自动化技术的迅猛发展，智能检测技术被广泛地应用在工业自动化、化工、军事、航天、通讯、医疗、电子等行业，是自动化科学技术的一个格外重要的分支科学。众所周知，智能检测技术是在仪器仪表的使用、研制、生产的基础上发展起来的一门综合性技术。

智能检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段，对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。

1、智能检测系统的概念与组成

智能检测技术

智能检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术。可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证了被检测对象的可靠性。自动检测技术主要有两项职责，一方面，通过自动检测技术可以直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面，将自动检测技术直接测得的被检测对象的信息纳入考虑范围，从而制定相关决策。

检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与反修品率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出产品的一致性。

智能检测是以多种先进的传感器技术为基础的，且易于同计算机系统结合，在合适的软件支持下，自动地完成数据采集、处理、特征提取和识别，以及多种分析与计算。而达到对系统性能的测试和故障诊断的目的。是检测设备模仿人类智能的结果。是将计算机技术、信息技术和人工智能等相结合而发展的检测技术。 

智能检测系统

智能检测系统是指能自动完成测量、数据处理、显示（输出）测试结果的一类系统的总称。他是在标准的测控系统总线和仪器总线的基础上组合而成，采用计算机、微处理器作控制器通过测试软件完成对性能数据的采集、变换、处理、显示等操作程序，具有高速度、多功能、多参数等特点。

（1）智能检测系统的原理

智能检测系统有两个信息流，一个是被测信息流，另一个是内部控制信息流，被测信息流在系统中的传输是不失真或失真在允许范围内。

（2）智能检测系统的结构

智能检测系统有硬件、软件两大部分组成。

1）智能检测系统硬件结构

2）智能检测系统软件组成

包含主程序和应用功能程序。

（3）智能检测的主要理论

1）基于信息论的分级递阶智能理论

三级分级递阶智能控制系统是由G．N．Saridis于1977年提出的。该系统由组织级、协调级和执行级组成，遵循“精度递增伴随智能递减”的原则。

组织级起主导作用，涉及知识的表示与处理，主要应用人工智能；协调级在组织级和执行级间起连接作用，涉及决策方式及其表示，采用人工智能及运筹学实现控制；执行级是底层，具有很高的控制精度，采用常规自动控制。

2）模糊系统理论

人类最初对事物的认识来看，都是定性的、模糊的和非精确的，因而将模糊信息引入智能检测控制具有现实的意义。模糊逻辑在控制领域的应用称为模糊控制。

它的基本思想是把人类专家对特定的被控对象或过程的控制策略总结成一系列以“IF（条件）THEN（作用）”形式表示的控制规则，通过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。

3）基于脑模型的神经网络理论  

人工神经网络采用仿生学的观点与方法来研究人脑和智能系统中的高级信息处理。

4）基于知识工程的专家系统

专家检测控制可定义为：具有模糊专家智能的功能，采用专家系统技术与控制理论相结合的方法设计检测控制系统。

5）基于规则的仿人智能检测控制

仿人智能检测控制的核心思想是在检测和控制过程中，利用计算机模拟人的行为功能，最大限度地识别和利用控制系统动态过程提供的特征信息，进行启发和直觉推理，从而实现对缺乏精确模型的对象迸行有效的控制。其基本原理是模仿人的启发式直觉推理逻辑，即通过特征辩识判断系统当前所处的特怔状态，确定控制的策略，进行多模态控制。

6）各种方法的综合集成

模糊神经网络检测控制技术

模糊专家检测控制技术

模糊PID检测控制技术

神经网络鲁棒检测控制技术

神经网络自适应检测控制技术

多信息融合技术

数据搜索和挖掘技术

…… 

检测测试技术在高新领域的广泛应用，形成了具有现代特点的智能检测技术。随着智能检测技术在高新领域的不断增长，网络化、集成化、智能化将成检测测试技术的发展方向。

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