在工业制造中，拧紧作业关乎产品质量与安全，但 “假拧紧” 现象是潜在隐患，传统检测方法难以有效识别。视觉 + 扭矩 + 角度融合分析技术通过多源数据同步采集及 AI 算法构建多维特征空间，实现对拧紧过程全面精准监测，识别 “假拧紧” 准确率较传统方法提升 40%。该技术在汽车、航空航天、机械加工、电子设备制造等行业有广泛应用，随着工业发展，其将更智能化、自动化，为工业制造高质量发展提供支持。

螺丝安装扭矩的确定是一个系统性的工程决策过程，核心目标是在螺栓中产生一个适当、稳定且可靠的预紧力（夹紧力），以确保连接件在工作载荷下不松动、不泄漏、不疲劳失效。

本文深入探讨了扭矩数据在实现工业“零缺陷”装配目标中的核心作用。文章指出，现代制造业已超越传统的简单拧紧控制，通过对扭矩值、角度、速度等多维度数据进行实时采集与分析，构建了数据驱动的闭环质量控制系统。这套系统不仅能即时拦截装配缺陷、通过趋势分析预警潜在问题，还能实现精准的根源追溯。随着工业互联网的发展，扭矩数据更与其他生产数据融合，推动质量控制从“事后检测”向“事前预防”的范式转变，成为智能制造与高质量生产的基石。

通过螺栓连接紧固的原理分析，确定了在拧紧过程中螺栓及连接件的受力关系。根据受力分析及实际生产过程的经验，确定了拧紧的控制方式和常用的防松措施，解决了螺栓在复杂工况下工作的安全隐患，可为汽车装配生产提供参考。