无人化打包机通过智能化检测技术实现对紧固件松动的自动化监测，主要采用以下四类技术手段：
1. 振动频谱分析系统
在关键部位安装三轴加速度传感器，实时采集设备运行时的振动数据。通过FFT算法将时域信号转化为频谱特征，建立正常工况下的振动特征数据库。当紧固件出现松动时，机械结构刚度下降，特定频段的振幅会呈现5-15%的异常增幅。系统采用小波包分解技术，将0-5kHz频段细分为32个子频带，识别螺栓松动对应的2.5-3.8kHz特征频段变化。
2. 机器视觉检测模块
配置0.01mm精度的工业相机，按预设周期对重点螺栓进行图像采集。采用改进型YOLOv5算法实现紧固件的自动定位，通过亚像素边缘检测技术测量螺栓头与基体的相对位移。当位移量超过0.1mm阈值时触发预警，同时运用光流法分析垫片区域的微振动，双模态校验提升检测置信度。
3. 智能预紧力监测
在承力部位安装应变式扭矩螺栓，内置MEMS压力传感器实时监测轴向预紧力变化。采用惠斯通电桥电路将压力信号转化为4-20mA模拟量输出，当预紧力衰减超过初始值的15%时，系统自动生成维护工单。该方案特别适用于振动剧烈的旋转部件检测，检测精度可达±1.5%FS。
4. 声发射检测技术
部署40-100kHz带宽的声波传感器阵列，螺栓松动过程中产生的弹性波信号。运用时频分析方法提取声发射事件的上升时间、振幅和能量参数，通过模式识别算法区分正常摩擦噪声与松动特征信号。实验数据显示，松动初期会产生持续0.5-2ms、幅值超过60dB的突发型声发射事件。
这些检测系统通过工业以太网与中央控制单元连接，采用数字孪生技术构建设备三维模型，实时映射各紧固件状态。当检测到异常时，系统自动触发停机保护，并通过OPC UA协议将故障定位信息推送至MES系统。典型应用数据显示，该方案可使非计划停机时间减少68%，螺栓失效事故率下降92%。
