扭矩法是螺栓连接应用最广的拧紧方法。静态力矩是检查螺栓拧紧质量的主要手段。由于不同连接材料的力矩衰减规律不同，静态力矩与动态力矩存在偏差，简单按动态力矩控制范围进行静态力矩管理，可能会导致检测合格率偏低或引起生产管理成本增加。放宽静态力矩要求，将导致生产一致性差，螺栓连接可靠性降低。为了控制螺栓拧紧质 量和生产稳定性，需要对静态力矩控制范围进行研究。

传统螺丝拧紧作业依赖人工，易出现漏拧、错拧等问题。视觉防错技术利用图像识别监控拧紧作业，扭矩锁定则精确控制拧紧扭矩，二者结合形成 “不完成上一颗，下一颗无法启动” 机制，可提高产品质量和生产效率、降低成本，还能进行数据记录分析。某电子制造企业应用后螺丝拧紧不良率大幅降低。

传统拧紧作业易出现跳步、错序、漏拧等问题，影响产品质量与安全。AI 视觉强制拧紧顺序防错系统应运而生，该系统通过 AI 视觉传感器、控制器和执行机构，实时监控并拦截错误操作。它具有提高生产效率、提升产品质量、降低人力成本、实现数据记录与追溯等优势，某汽车制造企业应用后效果显著，此系统未来有望在更多制造领域广泛应用。

AI视觉螺栓拧紧防错系统是一款基于计算机视觉+3D（三维Three-Dimensional）数字孪生的智能防错解决方案，专为轨道交通（如高铁转向架、地铁车体）等高端装备制造行业设计。系统通过部署摄像头实时采集装配、质检过程，结合预导入的BOM（物料清单 Bill of Materials）文件（含螺栓型号、坐标、拧紧顺序）和3D数字孪生产品模型、工具模型，自动识别工具是否正确、螺栓拧紧顺序是否合规、扭力角度是否达标等关键指标。若检测到工具错误、漏拧、错拧或工艺不符，系统会实时标记错误并在3D模型上高亮显示（如红色警示），同时阻止错误数据上传。此外，系统能智能识别关键场景人为遮挡、油污干扰或设备残损，确保检测准确性。作业完成后，系统自动生成拧紧数据报告，统计不合格项，大幅提升装配质量与效率，减少人为失误。相比传统方式，系统将质检效率提升3倍，错误率降低90%以上，且硬件成本降低80%。

制造业中，中小企业在扭矩系统建设和维护上受资金、技术和人力限制。本文提出扭矩系统轻量化部署与扳手社会化校验结合方案，前者通过采用低成本设备、应用云平台、简化架构降低成本；后者借助线上平台整合社会校验资源。该结合方案可降低成本、提升效率、保障质量并提供技术支持，但实施存在数据安全、服务质量、企业观念等难点，需采取相应对策以推广完善。

扭矩是可以导致物体绕轴旋转的力的量度。正如力是导致物体在线性运动中加速的原因一样，转矩是导致物体获得角加速度的原因。