3D AI AOI 設備實現汽車塗膠密封在線檢測與纠偏

在工業母機‘計算化時刻’背景下，工業視覺質檢向大模型應用升級。微鏈道愛 3D AI AOI 設備為汽車/零部件塗膠密封檢測帶來革新。

用戶場景：某頭部汽車零部件供應商，其汽車零部件產線的塗膠/密封工序，產品為各類汽車零部件，檢測對象是零部件塗膠後的密封情況，包括膠層厚度、寬度、連續性以及密封路徑的準確性等。

痛點：在工業母機‘計算化時刻’，傳統的工業視覺質檢手段難以適應自動化設備向大模型應用的升級。該供應商在塗膠密封檢測環節面臨诸多量化困境。漏檢率達到 3%，導致部分有密封缺陷的產品流入後續工序，增加了返工成本；誤報率高達 20%，頻繁的誤報使得產線頻繁停機，降低了生產效率；人工檢測不僅效率低，且人力成本高，同時換型時間長達 30 分鐘，無法滿足快速換型的生產需求；此外，行業合規要求對密封檢測的精度和全面性不斷提高，傳統檢測手段難以達標。

技術原理

微鏈道愛 3D AI AOI 設備采用自研 3D 相機進行圖像采集。其 3D 相機利用結構光原理，向被測物體表面投射特定的結構光圖案，通過相機捕捉物體表面反射的變形光圖案。由於物體表面的高度變化會導致光圖案的變形，根據變形程度可以計算出物體表面各點的三維坐標，從而實現三維形貌重建。

• 對於隱藏焊點、共面度、微米級形貌等 2D 光學盲區缺陷，3D 重建後的點雲數據能夠提供更丰富的信息。通過對三維點雲數據的分析，可以準確識別這些缺陷。例如，對於隱藏焊點，可以通過分析焊點周圍的三維形貌特征來判斷焊點是否存在和焊接質量。
• 在 2D-3D 融合方面，將 2D 圖像的紋理信息與 3D 點雲的幾何信息相結合。2D 圖像可以提供物體表面的顏色、紋理等信息，而 3D 點雲則提供物體的三維形狀信息。兩者融合後，能夠更全面、準確地對檢測對象進行分析和判斷。
• 在塗膠/密封檢測中，通過對塗膠區域的三維形貌進行重建和分析，可以精確測量膠層的厚度、寬度和連續性等參數。同時，結合預設的密封路徑模型，對實際塗膠路徑進行比對，實現路徑纠偏。

微鏈道愛解決方案與產品

以 3D AI AOI 設備為核心，該設備具備高精度的 3D 成像和分析能力，能夠對汽車零部件塗膠密封情況進行 100% 在線 3D 檢測。在檢測過程中，設備可以實時采集塗膠區域的三維數據，並與預設的標準模型進行比對。

微鏈道愛 3D AI AOI 設備通過 2D-3D 融合技術，為汽車塗膠密封檢測提供了更全面、準確的解決方案。

配套的 DaoAI AI AOI 軟件系統可實現快速編程，一塊良品 5 分鐘即可完成 0 代碼自動編程，結合 APDT 正樣本/少樣本學習（僅需 1-20 張良品）和語義誤報過濾功能，進一步提高檢測效率和準確性。同時，系統可以根據檢測結果實時生成纠偏指令，引導塗膠設備進行路徑纠偏。

量化成效：引入微鏈道愛 3D AI AOI 設備後，該供應商的塗膠密封檢測檢出率提高到 99%，漏檢率降低至 <1%，有效避免了有缺陷產品流入後續工序；誤報率降低了 -60%，減少了產線因誤報導致的停機次數，提高了生產效率；換型時間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘，滿足了快速換型的生產需求。