无损检测在工业互联网中的应用

20/23无损检测在工业互联网中的应用第一部分无损检测概述 2第二部分工业互联网应用优势 4第三部分无损检测技术分类 5第四部分检测原理及其特点 7第五部分无损检测数据采集 10第六部分数据处理及分析 12第七部分无损检测结果评估 15第八部分新技术发展趋势 17第九部分无损检测应用实例 19第十部分推广与产业化前景 20

第一部分无损检测概述无损检测概述

#1.无损检测的定义和特点

无损检测（Non-DestructiveTesting，NDT）是指在不损坏或改变被检测对象的情况下，利用物理、化学或其他方法对材料、构件、设备或系统进行检测，以发现其内部或表面的缺陷、损伤或其他异常情况的技术。无损检测的特点是：

*无损性：无损检测不会对被检测对象造成任何损害，也不会改变其性能。

*可重复性：无损检测方法可以重复使用，以监测被检测对象的健康状况随时间的变化。

*灵敏度高：无损检测方法可以检测到非常小的缺陷，从而可以及早发现潜在的问题。

*快速和高效：无损检测方法通常比破坏性检测方法更快、更有效。

*可用于各种材料和结构：无损检测方法可以用于检测各种材料和结构，包括金属、非金属、复合材料、混凝土等。

#2.无损检测的发展历史

无损检测技术起源于19世纪末，当时人们开始使用X射线来检测金属铸件中的缺陷。20世纪初，随着超声波、涡流和红外热像技术的发展，无损检测技术得到了进一步的完善。在20世纪中后期，无损检测技术在航空航天、核能、石油化工等领域得到了广泛的应用。近年来，随着计算机技术和传感器技术的发展，无损检测技术又取得了新的进展，并开始应用于制造业、交通运输、建筑工程等领域。

#3.无损检测的主要方法

目前常用的无损检测方法主要包括：

*X射线检测：利用X射线的穿透性来检测材料内部的缺陷。

*超声波检测：利用超声波的反射和透射特性来检测材料内部的缺陷。

*涡流检测：利用涡流的感应特性来检测材料表面的缺陷。

*红外热像检测：利用红外热像仪来检测材料表面的温度变化，从而发现缺陷或异常情况。

*磁粉检测：利用磁粉的磁化特性来检测材料表面的缺陷。

*渗透检测：利用渗透剂的渗透特性来检测材料表面的缺陷。

#4.无损检测的应用领域

无损检测技术广泛应用于航空航天、核能、石油化工、制造业、交通运输、建筑工程等领域。在航空航天领域，无损检测技术用于检测飞机结构、发动机和零部件的缺陷。在核能领域，无损检测技术用于检测核反应堆及其部件的缺陷。在石油化工领域，无损检测技术用于检测管道、储罐和压力容器的缺陷。在制造业领域，无损检测技术用于检测金属铸件、锻件、焊接件和复合材料的缺陷。在交通运输领域，无损检测技术用于检测铁路轨道、桥梁和车辆的缺陷。在建筑工程领域，无损检测技术用于检测混凝土结构、钢结构和木结构的缺陷。

#5.无损检测的发展趋势

随着科学技术的发展，无损检测技术也在不断发展。近年来，无损检测技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：

*无损检测方法的数字化和智能化：随着计算机技术和传感器技术的发展，无损检测方法正在变得更加数字化和智能化。这将使无损检测更加快速、高效和准确。

*无损检测范围的扩大：无损检测技术正在从传统的金属材料检测扩展到非金属材料检测、复合材料检测和生物材料检测等领域。

*无损检测技术的在线化和实时化：无损检测技术正在从传统的离线检测发展到在线检测和实时检测。这将使无损检测更加及时、有效地发现缺陷和异常情况。第二部分工业互联网应用优势工业互联网的应用优势

工业互联网以信息通信技术为基础，融合了物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，实现了工业生产过程的数字化、网络化和智能化，为制造业转型升级和智能化发展提供了强大的技术支撑。

工业互联网的应用优势主要体现在以下几个方面：

1.提升生产效率：工业互联网通过实现机器、设备和系统的互联互通，可以实时采集、分析和共享生产数据，帮助企业优化生产工艺，减少生产时间，提高生产效率。

2.提高产品质量：工业互联网可以通过实时检测产品质量，发现生产过程中的质量缺陷，并及时采取措施进行改善，从而提高产品质量，保证产品的可靠性和安全性。

3.降低生产成本：工业互联网可以通过优化生产工艺，减少材料浪费，降低能耗，提高设备利用率，从而降低生产成本，提高企业的经济效益。

4.增强设备可靠性：工业互联网通过实时监测设备运行状态，可以预测设备故障，并提前进行维护和修理，从而提高设备的可靠性，减少设备停机时间，保障生产的连续性。

5.提高安全性：工业互联网通过实时监测生产现场的设备和环境状况，可以及时发现潜在的危险因素，并发出警报，帮助企业采取措施防止事故发生，提高生产过程的安全性。

6.实现智能制造：工业互联网通过将人工智能、机器学习等技术与制造业结合起来，可以实现智能制造，使生产过程更加自动化、智能化和灵活化，从而提高制造业的竞争力。

总之，工业互联网的应用具有多方面的优势，可以为制造业企业带来巨大的经济效益和社会效益。随着工业互联网技术的不断发展和应用，工业互联网将成为推动制造业转型升级和智能化发展的重要驱动力。第三部分无损检测技术分类无损检测技术分类

无损检测技术可分为三大类：

1.表面无损检测技术

表面无损检测技术是指对材料或部件表面进行检测，以发现表面缺陷或损伤的技术。表面无损检测技术包括：

*目视检测：目视检测是最简单和最直接的无损检测技术，它是通过肉眼或借助光学仪器，直接观察材料或部件的表面，以发现表面缺陷或损伤。

*渗透检测：渗透检测是利用渗透剂渗入材料或部件表面缺陷或损伤中，然后通过显像剂显现缺陷或损伤的方法。渗透检测主要用于检测材料或部件表面的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。

*磁粉检测：磁粉检测是利用磁粉在磁场中的分布情况，来检测材料或部件表面的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷的方法。磁粉检测主要用于检测铁磁性材料或部件的表面缺陷。

*涡流检测：涡流检测是利用涡流在导电材料或部件中的分布情况，来检测材料或部件表面的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷的方法。涡流检测主要用于检测导电性材料或部件的表面缺陷。

2.体积无损检测技术

体积无损检测技术是指对材料或部件的内部进行检测，以发现内部缺陷或损伤的技术。体积无损检测技术包括：

*超声波检测：超声波检测是利用超声波在材料或部件中的传播情况，来检测材料或部件内部的缺陷或损伤的方法。超声波检测主要用于检测材料或部件内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。

*射线检测：射线检测是利用射线穿透材料或部件的能力，来检测材料或部件内部的缺陷或损伤的方法。射线检测主要用于检测材料或部件内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。

*计算机断层扫描（CT）检测：计算机断层扫描（CT）检测是利用X射线或伽马射线对材料或部件进行扫描，然后通过计算机处理，得到材料或部件内部的断层图像。CT检测可以检测材料或部件内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。

3.特种无损检测技术

特种无损检测技术是指用于检测特殊材料或部件的无损检测技术。特种无损检测技术包括：

*红外热像检测：红外热像检测是利用红外热像仪检测材料或部件的表面温度分布，以发现材料或部件内部的缺陷或损伤。红外热像检测主要用于检测材料或部件内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。

*声发射检测：声发射检测是利用声发射传感器检测材料或部件在受力或变形时产生的声发射信号，以发现材料或部件内部的缺陷或损伤。声发射检测主要用于检测材料或部件内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。

*微波检测：微波检测是利用微波在材料或部件中的传播情况，来检测材料或部件内部的缺陷或损伤的方法。微波检测主要用于检测材料或部件内部的裂纹、气孔、夹杂物等缺陷。第四部分检测原理及其特点检测原理及其特点：无损检测在工业互联网中的应用

1.无损检测的定义

无损检测是指利用物理、化学等手段，对物体进行检测，而不损坏被检测物体的结构和性能。无损检测技术在工业互联网中发挥着重要的作用，它可以帮助企业及时发现设备的缺陷，防止安全事故的发生，提高生产效率和产品质量。

2.无损检测的主要方法

无损检测的方法有很多，主要包括：

*超声波检测：利用超声波在物体中传播的特性，通过测量超声波的反射、透射和散射情况来检测物体内部的缺陷。超声波检测具有穿透力强、灵敏度高、检测范围广等优点，是无损检测中最常用的方法之一。

*射线检测：利用X射线或γ射线穿透物体后形成的图像来检测物体内部的缺陷。射线检测具有穿透力强、灵敏度高、检测范围广等优点，但由于射线具有放射性，因此使用时需要采取必要的防护措施。

*涡流检测：利用涡流在金属物体中传播的特性，通过测量涡流的变化情况来检测金属物体的表面和近表面的缺陷。涡流检测具有灵敏度高、检测速度快等优点，但只能检测金属物体。

*磁粉检测：利用磁粉在磁场中聚集的特性，通过在被检测物体表面撒上磁粉，然后用磁场磁化物体，来检测物体表面的缺陷。磁粉检测具有灵敏度高、检测速度快等优点，但只能检测铁磁性金属物体。

*渗透检测：利用液体或气体渗透到物体表面裂纹或缺陷中，然后用显影剂显现出渗透物的痕迹，来检测物体表面的缺陷。渗透检测具有灵敏度高、检测范围广等优点，但需要较长的时间来完成检测。

3.无损检测的特点

*安全性：无损检测不会损坏被检测物体，因此具有很高的安全性。

*灵敏度：无损检测可以检测到非常小的缺陷，因此具有很高的灵敏度。

*检测范围广：无损检测可以检测各种各样的材料和结构，因此具有很广的检测范围。

*快速性：无损检测速度很快，可以快速地完成检测任务。

*自动化程度高：无损检测可以实现自动化操作，因此可以减少人工成本。

4.无损检测在工业互联网中的应用

无损检测在工业互联网中发挥着重要的作用，它可以帮助企业及时发现设备的缺陷，防止安全事故的发生，提高生产效率和产品质量。无损检测技术在工业互联网中的主要应用包括：

*设备状态监测：使用无损检测技术对设备进行状态监测，可以及时发现设备的缺陷，防止设备故障的发生。

*产品质量控制：使用无损检测技术对产品进行质量控制，可以确保产品的质量符合要求。

*安全检测：使用无损检测技术对建筑、桥梁等结构进行安全检测，可以及时发现结构的缺陷，防止安全事故的发生。

*环境监测：使用无损检测技术对环境进行监测，可以及时发现环境中的污染物，并采取措施进行治理。

无损检测技术在工业互联网中的应用越来越广泛，它正在成为工业互联网的重要组成部分。无损检测技术的发展将极大地推动工业互联网的发展，并对工业生产和经济发展产生深远的影响。第五部分无损检测数据采集无损检测数据采集

无损检测数据采集是指利用各种无损检测技术，对被检对象进行检测，并采集相关数据。这些数据可以是图像、声波、电磁波、热量等各种形式。采集的数据可以通过各种传感器、探头、摄像头等设备进行。

#无损检测数据采集技术

无损检测数据采集技术有很多种，常用的主要有：

-射线检测：利用X射线或伽马射线透过被检对象，并采集射线穿过被检对象的图像。

-超声检测：利用超声波在被检对象中的传播和反射特性，来采集超声波在被检对象中的传播图像。

-涡流检测：利用涡流在被检对象中的产生和衰减特性，来采集涡流在被检对象中的分布图像。

-磁粉检测：利用磁粉在被检对象表面的分布特性，来采集磁粉在被检对象表面的分布图像。

-渗透检测：利用渗透剂渗入被检对象表面裂纹或缺陷中的特性，来采集渗透剂在被检对象表面的分布图像。

#无损检测数据采集设备

无损检测数据采集设备主要包括：

-传感器或探头：用于采集无损检测数据。

-采集卡或数据采集器：用于采集传感器或探头的信号。

-计算机或数据处理设备：用于处理和分析采集到的数据。

#无损检测数据采集流程

无损检测数据采集流程一般包括以下步骤：

1.确定被检对象：首先需要确定要进行无损检测的对象。

2.选择合适的无损检测技术：根据被检对象的材料、形状、尺寸、缺陷类型等因素，选择合适的无损检测技术。

3.准备被检对象：对被检对象进行必要的清理和准备，以确保无损检测的准确性和可靠性。

4.设置无损检测设备：根据选择的无损检测技术，设置无损检测设备。

5.进行无损检测：操作无损检测设备，对被检对象进行无损检测，并采集相关数据。

6.处理和分析数据：对采集到的数据进行处理和分析，以确定被检对象的缺陷类型、位置和严重程度。

7.出具无损检测报告：根据处理和分析的结果，出具无损检测报告。

#无损检测数据采集在工业互联网中的应用

无损检测数据采集在工业互联网中有着广泛的应用，主要包括：

1.产品质量检测：利用无损检测技术对产品进行质量检测，以确保产品的质量和安全。

2.设备状态监测：利用无损检测技术对设备进行状态监测，以发现设备的潜在故障和缺陷，并及时进行维护。

3.管道和容器检测：利用无损检测技术对管道和容器进行检测，以发现管道和容器的泄漏、腐蚀和变形等问题。

4.桥梁和建筑结构检测：利用无损检测技术对桥梁和建筑结构进行检测，以发现桥梁和建筑结构的裂缝、腐蚀和变形等问题。

5.航空航天检测：利用无损检测技术对航空航天器进行检测，以发现航空航天器的结构缺陷、材料缺陷和疲劳损伤等问题。

无损检测数据采集在工业互联网中的应用，可以有效地提高产品的质量、设备的安全性、管道和容器的可靠性、桥梁和建筑结构的安全性以及航空航天器的安全性。第六部分数据处理及分析数据处理及分析

数据处理及分析是无损检测在工业互联网中的重要一环，其主要步骤包括：

（1）数据预处理：对原始数据进行清理、转换和归一化，以确保数据质量和一致性。

（2）特征提取：从预处理后的数据中提取相关特征，以反映被检测对象的特性和状态。

（3）数据分类：根据提取的特征，将数据分类为正常和缺陷两种类别。

（4）数据分析：对分类后的数据进行分析，以确定缺陷的位置、类型和严重程度。

在工业互联网中，数据处理及分析通常采用机器学习和深度学习等技术，以实现自动化的缺陷检测和诊断。机器学习和深度学习算法能够从大量数据中学习，并建立模型来识别缺陷。这些模型可以部署在工业互联网平台上，并实时分析来自无损检测设备的数据，以实现对工业设备和产品的在线监测和故障诊断。

数据处理及分析的意义

数据处理及分析在无损检测中具有重要意义，其主要体现在以下几个方面：

（1）提高检测精度和可靠性：通过对数据进行处理和分析，可以消除噪声和干扰，并提取出与缺陷相关的重要特征，从而提高检测的精度和可靠性。

（2）实现自动化检测：通过采用机器学习和深度学习等技术，可以实现自动化缺陷检测，无需人工干预，从而提高检测效率和降低成本。

（3）实现在线监测和故障诊断：通过将数据分析模型部署在工业互联网平台上，可以实现对工业设备和产品的在线监测和故障诊断，从而及时发现潜在的缺陷和故障，并采取预防措施，避免故障的发生。

（4）提高生产效率和产品质量：通过对无损检测数据进行分析，可以了解工业设备和产品的质量状况，并及时发现潜在的缺陷和故障，从而提高生产效率和产品质量。

数据处理及分析的挑战

数据处理及分析在无损检测中也面临着一些挑战，主要包括：

（1）数据量大：无损检测设备产生大量数据，尤其是当采用高分辨率传感器时，数据量会更大。这给数据处理和分析带来了巨大挑战。

（2）数据复杂：无损检测数据通常是复杂和多维的，包含各种各样的特征。这给特征提取和数据分类带来了困难。

（3）数据质量差：无损检测数据中可能存在噪声、干扰和缺失值，这对数据处理和分析的精度和可靠性产生了负面影响。

（4）数据安全性：无损检测数据包含敏感信息，如工业设备和产品的质量状况。因此，确保数据的安全性至关重要。

数据处理及分析的未来发展

随着工业互联网的快速发展，数据处理及分析在无损检测中的应用也将不断扩展和深入。未来，数据处理及分析的研究重点将主要集中在以下几个方面：

（1）提高数据处理和分析的效率：通过采用分布式计算、并行计算等技术，提高数据处理和分析的效率，以满足实时检测和在线监测的需求。

（2）提高数据处理和分析的精度：通过采用更先进的机器学习和深度学习算法，提高数据处理和分析的精度，以减少误检和漏检的发生。

（3）提高数据处理和分析的鲁棒性：通过采用鲁棒的机器学习和深度学习算法，提高数据处理和分析的鲁棒性，以应对噪声、干扰和缺失值等问题。

（4）提高数据处理和分析的安全性：通过采用安全的数据传输和存储技术，确保数据的安全性，防止数据泄露和篡改。第七部分无损检测结果评估无损检测结果评估

在无损检测过程中，对检测结果进行评估是十分重要的环节，它可以帮助检测人员判断检测结果的准确性和可靠性，并为后期的数据分析和故障诊断提供依据。无损检测结果评估一般包括以下几个步骤：

1.数据采集和预处理：在无损检测过程中，会产生大量的检测数据，这些数据需要经过采集和预处理才能进行分析。数据采集可以使用各种传感器和仪器来完成，预处理则包括数据清洗、滤波和归一化等操作。

2.特征提取：从预处理后的数据中提取出能够反映缺陷特征的信息，这些信息称为特征。特征提取的方法有很多种，如统计特征、频谱特征、图像特征等。

3.特征选择：从提取出的特征中选择出最具区分性和代表性的特征，以减少计算量并提高检测的准确性。特征选择的方法有很多种，如相关性分析、主成分分析、遗传算法等。

4.模型训练：利用选出的特征训练一个分类或回归模型，该模型可以将检测对象分为有缺陷和无缺陷两类，或预测缺陷的严重程度。模型训练可以使用各种机器学习或深度学习算法来完成。

5.模型评估：对训练好的模型进行评估，以验证模型的准确性和可靠性。模型评估的方法有很多种，如交叉验证、留出法、混淆矩阵等。

6.结果解释和报告：将模型评估的结果解释清楚，并生成检测报告。检测报告应包括检测结果、缺陷位置、缺陷类型、缺陷严重程度等信息。

无损检测结果评估是一个复杂的过程，涉及到数据采集、预处理、特征提取、特征选择、模型训练、模型评估和结果解释等多个步骤。随着人工智能技术的发展，无损检测结果评估的自动化程度也越来越高，这有助于提高检测效率和准确性。

无损检测结果评估的难点

无损检测结果评估存在着一些难点，包括：

1.缺陷的复杂性：缺陷的类型、形状和大小多种多样，这给缺陷的识别和分类带来了困难。

2.检测数据的噪声和不确定性：检测数据中往往存在噪声和不确定性，这会影响缺陷特征的提取和模型的训练。

3.检测方法的局限性：每种无损检测方法都有其自身的局限性，这限制了检测结果的准确性和可靠性。

4.检测标准和规范的不统一：不同的行业和地区对无损检测结果的评估标准和规范不统一，这给检测结果的比较和交流带来了困难。

无损检测结果评估的发展趋势

随着人工智能技术的发展，无损检测结果评估的研究也取得了很大的进展。一些新的技术和方法正在不断涌现，这些技术和方法可以帮助提高检测结果的准确性和可靠性，并提高检测效率。

其中一些发展趋势包括：

1.人工智能技术的应用：人工智能技术，如机器学习和深度学习，正在被广泛应用于无损检测结果评估中。这些技术可以自动从检测数据中提取特征，并训练分类或回归模型来识别和分类缺陷。

2.多传感器信息融合：多传感器信息融合技术可以将来自不同传感器的检测数据进行融合，以提高检测结果的准确性和可靠性。

3.无损检测数据的标准化：无损检测数据的标准化可以促进不同行业和地区之间检测结果的比较和交流。

4.无损检测结果评估的自动化：无损检测结果评估的自动化可以提高检测效率，并减少人为因素对检测结果的影响。

这些发展趋势将有助于提高无损检测结果评估的准确性和可靠性，并提高检测效率，从而促进无损检测技术在工业互联网中的应用。第八部分新技术发展趋势无损检测在工业互联网中的应用之新技术发展趋势

1.无损检测技术与人工智能相结合

人工智能技术在无损检测领域正在快速发展。人工智能技术能够通过对大数据进行分析学习，从而提高无损检测的准确性和效率。例如，人工智能技术可以被用于无损检测图像的自动识别和分类，从而减少了人工检测的时间和成本。

2.无损检测技术与物联网相结合

物联网技术能够将各类无损检测设备连接起来，从而实现远程无损检测。物联网技术可以将无损检测结果实时传输到云平台，从而方便用户随时随地查看检测结果。此外，物联网技术还可以被用于无损检测设备的故障诊断和维护，从而提高无损检测设备的可靠性和可用性。

3.无损检测技术与云计算相结合

云计算技术能够为无损检测提供强大的计算和存储资源。云计算技术可以被用于无损检测数据的处理和分析，从而提高无损检测的效率和准确性。此外，云计算技术还可以被用于无损检测设备的远程控制和管理，从而提高无损检测的灵活性。

4.无损检测技术与大数据相结合

大数据技术能够为无损检测提供海量的数据资源。大数据技术可以被用于无损检测数据的分析和挖掘，从而发现无损检测数据中的规律和趋势。此外，大数据技术还可以被用于无损检测设备的故障预测和预警，从而提高无损检测设备的可靠性和可用性。

5.无损检测技术与机器人技术相结合

机器人技术能够实现无损检测的自动化和智能化。机器人技术可以被用于无损检测设备的移动和操作，从而提高无损检测的效率和准确性。此外，机器人技术还可以被用于无损检测设备的故障诊断和维护，从而提高无损检测设备的可靠性和可用性。

这些新技术的发展趋势将推动无损检测技术在工业互联网中的应用不断深入，从而提高工业互联网的质量、可靠性和安全性。第九部分无损检测应用实例无损检测应用实例

一、航空航天领域

1.飞机结构无损检测：利用无损检测技术对飞机结构进行检查，及时发现和消除潜在缺陷，确保飞机的安全飞行。

2.发动机无损检测：对发动机进行无损检测，检查是否有裂纹、腐蚀等缺陷，及时发现和修复，避免发动机故障。

3.燃油系统无损检测：检查燃油系统是否有泄漏、腐蚀等缺陷，确保燃油系统的安全可靠。

二、石油化工领域

1.管道无损检测：利用管道无损检测技术对管道进行检查，及时发现和消除潜在缺陷，防止管道泄漏事故的发生。

2.储罐无损检测：对储罐进行无损检测，检查是否有腐蚀、裂纹等缺陷，及时发现和修复，避免储罐泄漏事故的发生。

3.阀门无损检测：检查阀门是否有泄漏、腐蚀等缺陷，及时发现和修复，确保阀门的安全可靠。

三、电力系统领域

1.发电机无损检测：对发电机进行无损检测，检查是否有裂纹、腐蚀等缺陷，及时发现和修复，避免发电机故障。

2.变压器无损检测：对变压器进行无损检测，检查是否有绝缘损坏、绕组松动等缺陷，及时发现和修复，避免变压器故障。

3.输电线路无损检测：对输电线路进行无损检测，检查是否有断线、磨损等缺陷，及时发现和修复，避免输电线路故障。

四、汽车制造领域

1.汽车零部件无损检测：利用无损检测技术对汽车零部件进行检查，及时发现和消除潜在缺陷，确保汽车零部件的质量和安全。

2.汽车车身无损检测：对汽车车身进行无损检测，检查是否有裂纹、腐蚀等缺陷，及时发现和修复，确保汽车车身的安全和可靠。

3.汽车发动机无损检测：对汽车发动机进行无损检测，检查是否有裂纹、腐蚀等缺陷，及时发现和修复，避免发动机故障。

五、医疗领域

1.X射线检查：利用X射线对人体进行检查，发现骨折、肿瘤等疾病。

2.CT检查：利用计算机断层扫描技术对人体进行检查，发现肿瘤、血管疾病等疾病。

3.MRI检查：利用磁共振成像技术对人体进行检查，发现肿瘤、肌肉疾病等疾病。第十部分推广与产业化前景推广与产业化前景

无损检测技术在工业互联网中的应用具有广阔的发展前景。以下几点因素将推动无损检测技术在工业互联网中的推广