2026-07-No1-扣件技術新訊

余征諴博士 / 國立高雄科技大學 鍛造輥軋工程研究中心

各位【台灣扣件產業服務雲】會員先進們大家好，與您分享本期 #扣件技術新訊 (2026-07-No-1)：

#技術主題 : #高強度扣件健康監測與故障智慧診斷技術

高強度扣件健康監測整合壓電阻抗、超音波相位陣列與電腦視覺等多模態感測技術，結合AI深度學習與數位分身，實現扣件疲勞、氫脆、鬆脫等故障之早期診斷。

一、高強度扣件健康監測是什麼？

高強度扣件健康監測（High-Strength Bolt Health Monitoring）是指透過感測技術與資料分析方法，即時掌握扣件（Fastener）於服役過程中之預緊力、疲勞裂紋與鬆脫狀態，以預防斷裂或連接失效之工程技術。 高強度扣件廣泛應用於風力發電、航太、橋梁工程與重型機械等關鍵基礎設施，一旦失效恐引發重大結構安全事故，因此健康監測已成為扣件產業與結構工程領域之重要研究課題。

二、高強度扣件有哪些主要失效模式？

高強度扣件失效可歸納為斷裂與鬆脫兩大形式：

1. 斷裂：涵蓋過載、疲勞、氫脆（Hydrogen Embrittlement，材料因氫原子滲入而產生延遲性脆性破壞之現象）與腐蝕輔助裂化。其中疲勞破斷面常呈現特徵性「海灘紋」形貌；氫脆則可能於相對低應力下即發生破壞，具高度隱蔽性與危險性。

2. 鬆脫：源於初始預緊力不足、振動誘發自旋鬆脫，以及高溫環境下之潛變鬆弛（Creep Relaxation）。

實務上，這些機制常交互耦合並形成協同效應 - 例如鬆脫扣件因振幅增大而加速疲勞裂紋起始，腐蝕則會降低接觸面摩擦係數而促進鬆脫，形成複雜的失效演化路徑，凸顯單一監測手段難以全面掌握扣件健康狀態。

三、扣件健康監測主要使用哪些感測技術？

目前主流之多模態感測技術（Multi-Modal Sensing）包括三大類：

1. 壓電阻抗技術（Electromechanical Impedance, EMI）：利用PZT壓電片之電機耦合特性，偵測扣件局部剛性變化，用於評估預緊力與早期鬆脫，敏感度高但易受溫度漂移影響。

2. 超音波相位陣列（Phased Array Ultrasonic Testing, PAUT）：搭配全矩陣擷取（FMC）與全聚焦法（TFM），可於不拆卸情況下對螺紋根部等關鍵區域進行高解析度內部裂紋成像，缺陷偵測精度優異但部署成本較高。

3. 電腦視覺監測（Computer Vision-based SHM）：透過角度追蹤或數位影像相關法（Digital Image Correlation, DIC），進行非接觸式螺帽旋轉角度與表面應變量測，具規模化部署優勢，惟受光照與遮蔽條件限制。

四、智慧故障診斷如何結合AI與數位分身技術？

診斷方法已由傳統物理模型（有限元模型、動態剛度矩陣）與訊號處理方法（小波轉換、非線性振動聲調變），逐步過渡至機器學習（如SVM、XGBoost）與深度學習（如CNN、Vision Transformer）為主之資料驅動診斷架構。進一步結合物聯網（IoT）與數位分身（Digital Twin, DT）技術，可建構即時監測儀表板、自動預警系統，並實現剩餘壽命預測，將維護模式由排程式（Schedule-based）轉為狀態導向（Condition-based）。

五、多模態感測融合為何是未來趨勢？

各感測模態具互補特性但均存在侷限，例如以偵測20%預緊力損失為例，壓電阻抗易受溫度干擾、超音波受材質紋理影響、電腦視覺無法偵測非旋轉性預緊力損失。因此，多模態資料融合已非僅具附加價值，而是降低整體診斷不確定性之必要手段，透過交叉驗證不同感測來源，可有效區分環境雜訊與真實劣化訊號。

六、未來扣件健康管理的三大發展方向

建立開放共享之扣件故障資料庫：解決現行資料稀缺、標籤標準不一之問題，加速演算法開發與跨領域比較研究。
發展自適應多模態融合診斷演算法：結合物理知識嵌入之深度學習模型（Physics-Informed Neural Networks），提升小樣本情境下之泛化能力。
建構全生命週期數位分身與數位線程系統：涵蓋設計、安裝、監測、維護至更換全流程，由預測性維護（What will fail）邁向規範性維護（What should be done）。

此技術論文提出的系統性框架，為扣件健康管理由被動反應式診斷邁向前瞻性、規範性韌性工程提供了明確路徑，對扣件產業於智慧監測技術之研發布局具有重要參考價值。

----

#FAQ 區塊

Q1：什麼是高強度扣件健康監測？
A1：高強度扣件健康監測是透過壓電阻抗、超音波相位陣列、電腦視覺等多模態感測技術，即時偵測扣件預緊力、疲勞裂紋與鬆脫狀態，以預防連接失效之工程技術。

Q2：高強度扣件常見的失效模式有哪些？

A2：主要分為斷裂（過載、疲勞、氫脆、腐蝕輔助裂化）與鬆脫（預緊力不足、振動誘發、潛變鬆弛）兩大類，兩者常交互耦合加速劣化。

Q3：氫脆為什麼特別危險？

A3：氫脆是氫原子滲入材料後導致延遲性脆性破壞的現象，可能於相對低應力下即發生斷裂，且事前徵兆不明顯，屬高度隱蔽性失效機制。

Q4：為什麼單一感測技術不足以判斷扣件健康狀態？
A4：各感測模態均有侷限，如壓電阻抗易受溫度干擾、視覺系統無法偵測非旋轉性鬆脫，因此需多模態資料融合以交叉驗證，降低診斷不確定性。

Q5：數位分身如何應用於扣件維護？
A5：數位分身結合即時感測資料建立虛擬模型，可模擬「what-if」情境（如預緊力損失對鄰近扣件之影響），並支援剩餘壽命預測與規範性維護決策。

----

應用該技術，可協助產業透過『高強度扣件健康監測與智慧故障診斷技術』，建立『扣件感測技術』之技術能量及相關研究開發之參考資料。

根據公開的網頁及專利資訊，可提供相關類似技術與產品之公司，如：欣錦智能科技股份有限公司、精湛光學科技股份有限公司、輝榮創研有限公司  ... 等公司。

----

#參考資料：

[1] Wang, Y., Chu, G., Sun, Z., Yang, F., Yang, J., Sun, X., Zhao, Y., & Teng, S. (2026). Review of health monitoring and intelligent fault diagnosis for high-strength bolts: Failure mechanisms, multi-modal sensing, and data-driven approaches. Buildings, 16(4), 691., https://www.mdpi.com/2075-5309/16/4/691

[2] 台灣扣件產業服務雲, 扣件技術新訊, Vol. 2026-07-No1, 高強度扣件健康監測與故障智慧診斷技術, https://www.tw-fastener.com/tfsc/knowledge/BLP_d7e7acdf-5e08-4ed5-855f-8cb66fc59728

----

Tag: #Fastener, #Bolt, #Monitoring, #Sensor, #Screw.

----

#Further Information :

#Article Type : Paper Review. 
#Title : Review of health monitoring and intelligent fault diagnosis for high-strength bolts: Failure mechanisms, multi-modal sensing, and data-driven approaches
#Product : Fastener, Bolt, Nut, Screw.
#Technology : Multi-Stage Forging, Process design, Die design, 
#Process Design : Coil cutting, Heading, Upsetting, Forward extrusion, Backward extrusion.
#Benefit : High production efficiency, Low material waste, High material usage.

----