由于其优越的外观和广泛的功能，目前工业界对自由形式的产品有着迫切的需求。五轴高速数控加工技术的发展满足了这一需求，但表面质量检测技术的进一步改进是其面临的最大挑战。在本研究中，研究了在自由曲面涡轮模具上，冲击对五轴同步高速数控球头立铣刀性能的影响。建立了14个不同jerk设定值的jerk-cluster成品图像特征之间的关系，从而可以分析表面纹理特征并预测表面粗糙度。此外，将机器学习方法与表面特征分析相结合，构建虚拟加工模块，作为性能预测系统，将虚拟机床功能、表面纹理处理器和AI粗糙度预测处理器相结合。利用工件的几何信息、切削参数和机床参数作为输入，结合表面粗糙度和加工时间的产品性能指标可以作为系统的输出进行预测。该集成系统为用户提供了一种在执行实际操作之前评估制造性能的方法，并缩短了切削参数开发的测试时间。该模型适用于复杂的表面光洁度，也适用于高参数方差的小批量生产。此外，部分图像处理和粗糙度预测模块可以单独用作有效的智能表面质量检测系统。
