在工业4.0背景下,数控机械加工中在机测量技术应用日渐普及,且对于在机测量技术的应用要求也不断提升,尤其是在精度和智能化方面需要提升,以实现精准、高效、便捷的在机测量目标,从而为数控机械加工管理工作提供有力支持,并促进相关产业的快速发展。本文以数控机械加工中在机测量技术的应用为研究主题,阐述了在机测量技术的相关理论基础,对在机测量技术的误差进行分析,明确影响因素,构建了数控机械加工在机测量系统。基于SOFM神经网络实施数据预处理,分析在机测量的精度影响因素。通过试验验证系统检测的精度。本文研究内容如下:首先,分析阐述在机测量基础理论。主要对在机测量概念、在机测量基本原理、SOFM神经网络技术等方面探究。详细分析了在机测量的方法,具体包括触发式、扫描式、激光测量、三维视觉测量、超声测量、复合式测量等,为后续研究提供理论基础。然后,进行数据机械加工阶段在机测量系统设计。主要包括硬件系统设计和软件系统设计。其中,硬件系统包括测头选择、接收器选择、测头标定设计、测头半径误差补偿等内容。软件包括测量程序生成子模块、串口通讯子模块、测量结果补偿子模块,作为后续测量工作的基础。探究误差分析方法与数据预处理等相关技术。误差分析包括静态误差分析和动态误差分析。同时,通过回归分析确定误差来源。按照影响大小排序,依次为几何误差、惯性力、热变形误差、振动、动态探测、力变形误差。然后,建立基于SOFM的神经网络矩形网格,设计数据预处理GUI界面,进行数据噪声检测与处理。最后,实施在机测量系统实验测试。具体包括软硬件环境设置、测量工具、测量程序检验、误差补偿及数据处理等,结果表明,其精准度符合相关要求。同时,在未采取补偿方案之前,数控加工产生的误差相对较大。采取补偿方案之后,产生的形变量皆在±0.005mm以内。综上所述,本研究所设计的在机测量系统硬件和软件设计合理,检测精度达到预期。对球面和复杂曲面检测结果证明,使用测头半径补偿和基于SOFM的神经网络数据预处理后,系统检测精准度提高,满足在机测量要求。