3D AI AOI 裝置助力鋁壓鑄件氣孔夾雜精準檢測

在智慧製造浪潮推動下，工業視覺質檢與世界模型技術的結合成為提升缺陷檢測精度的重要途徑。微鏈道愛的 3D AI AOI 裝置在汽車/零部件行業的鋁壓鑄件檢測中發揮著關鍵作用。

行業背景與使用者場景：在當今智慧製造的大趨勢下，工業生產對產品質量的要求日益提高，尤其是在汽車/零部件行業。汽車作為現代交通的主要工具，其零部件的質量直接關係到整車的安全性和可靠性。某頭部汽車零部件供應商，其鋁壓鑄件生產線主要生產汽車發動機等關鍵部位的鋁壓鑄件。這些鋁壓鑄件內部的 X-ray 氣孔和夾雜缺陷，可能會嚴重影響汽車零部件的強度和可靠性，進而對整車的效能和安全構成潛在威脅。因此，對鋁壓鑄件進行高精度的缺陷檢測至關重要。

痛點：為什麼難

傳統的檢測方法在鋁壓鑄件檢測中面臨諸多量化困境。從漏檢率來看，傳統方法的漏檢率較高，約為 4%。這意味著有部分存在缺陷的鋁壓鑄件可能會流入後續工序，給產品的質量帶來極大的風險。一旦這些有缺陷的零部件被使用在汽車上，可能會導致汽車在行駛過程中出現故障，甚至危及乘客的生命安全。

誤報率方面，傳統檢測方法的誤報率高達 35%。頻繁的誤報不僅需要投入大量的人力進行復檢，增加了人力成本，還會降低生產效率。每一次的誤報都意味著生產線可能需要暫停，工人需要對被誤判的產品進行再次檢測和確認，這無疑會影響整個生產流程的順暢進行。

另外，傳統檢測裝置的換型時間長，大約需要 30 分鐘。在如今快速變化的市場環境下，汽車零部件的生產需要不斷適應不同的車型和設計要求，快速換型是提高生產線靈活性和響應速度的關鍵。而傳統裝置過長的換型時間顯然無法滿足這一需求，導致生產線在換型過程中產生大量的時間浪費。

造成這些問題的根本原因在於，傳統檢測方法未能充分利用世界模型技術。世界模型技術可以對複雜的環境和場景進行建模和理解，而傳統方法缺乏這種能力，難以對鋁壓鑄件內部複雜的缺陷進行精準識別和檢測，從而導致檢測精度受限。

技術原理

微鏈道愛的 3D AI AOI 裝置採用了自研 3D 相機與先進的三維形貌重建/點雲技術。自研 3D 相機能夠捕捉鋁壓鑄件的三維資訊，為後續的分析提供豐富的資料基礎。三維形貌重建演算法基於這些資料，將鋁壓鑄件的真實形貌精確地重建出來。點雲技術則是將物體表面的三維座標資訊以點的形式表示，透過對這些點雲資料的分析，可以清晰地識別出隱藏焊點、共面度、微米級形貌以及氣孔等 2D 光學盲區缺陷。

與傳統的 2D 檢測方法相比，2D 檢測只能獲取物體的平面資訊，對於內部的氣孔和夾雜等缺陷難以檢測。而 3D 技術能夠從多個維度觀察物體，從而有效檢測出這些隱藏的缺陷。同時，裝置採用 2D-3D 融合技術，結合 2D 影象的紋理資訊和 3D 模型的深度資訊，進一步提高了缺陷檢測的準確性。

典型應用場景

• 汽車發動機鋁壓鑄件的氣孔檢測：氣孔是鋁壓鑄件中常見的缺陷之一，傳統方法難以準確判斷氣孔的大小和位置。3D AI AOI 裝置透過點雲技術和 2D-3D 融合技術，能夠從多個角度觀察鑄件，精確檢測氣孔的尺寸和位置，難點在於氣孔的不規則形狀和分佈可能會影響檢測的準確性。
• 汽車變速箱鋁壓鑄件的夾雜缺陷檢測：夾雜缺陷可能會影響變速箱的效能和可靠性。裝置利用自研 3D 相機獲取三維資訊，透過三維形貌重建演算法還原鑄件真實形貌，從而檢測出夾雜缺陷。難點在於夾雜與鑄件本體的材質差異較小，不易區分。
• 汽車制動系統鋁壓鑄件的隱藏焊點檢測：隱藏焊點的檢測對於制動系統的安全性至關重要。3D AI AOI 裝置的點雲技術可以準確識別隱藏焊點的位置和質量，而傳統 2D 檢測方法可能會遺漏這些焊點。難點在於隱藏焊點的位置較為隱蔽，需要高精度的檢測技術。
• 汽車懸掛系統鋁壓鑄件的共面度檢測：共面度的偏差可能會影響懸掛系統的穩定性。裝置透過 3D 技術能夠精確檢測共面度，確保鑄件符合設計要求。難點在於共面度的檢測需要高精度的三維測量和分析。
• 汽車輪轂鋁壓鑄件的微米級形貌檢測：輪轂的表面質量對於汽車的行駛效能和安全性有重要影響。3D AI AOI 裝置具備微米級的檢測精度，能夠檢測出輪轂表面的微小缺陷。難點在於微米級的缺陷非常細小，需要高解析度的成像和精確的資料分析。

落地案例

某大型汽車零部件供應商，在全球擁有多家工廠，每年生產大量的汽車鋁壓鑄件。該供應商此前一直採用傳統的檢測方法，但面臨著漏檢率高、誤報率高和換型時間長等問題。在與微鏈道愛合作後，引入了 3D AI AOI 裝置。上線過程中，微鏈道愛技術團隊根據客戶的具體需求和產品特性，利用 DaoAI AI AOI 軟體系統進行程式設計，僅用一塊良品 5 分鐘就完成了 0 程式碼自動程式設計。上線前，該供應商的漏檢率為 4%，誤報率為 35%，換型時間為 30 分鐘。上線後，檢出率提高到 96%，漏檢率降低至 < 4%，誤報率降低了 -70%，換型時間縮短至 5 分鐘。

3D AI AOI 裝置為汽車零部件鋁壓鑄件檢測帶來了高效、精準的解決方案，顯著提升了生產質量和效率。

微鏈道愛解決方案與產品

以 3D AI AOI 裝置為核心，該裝置具備高精度的檢測能力，能夠檢測出鋁壓鑄件內部微米級的氣孔和夾雜缺陷。在落地做法上，首先根據客戶的具體需求和產品特性，利用 DaoAI AI AOI 軟體系統進行程式設計。該軟體系統具有視覺基礎模型的特徵認知能力，僅需一塊良品 5 分鐘即可完成 0 程式碼自動程式設計，並且採用 APDT 正樣本/少樣本學習（1-20 張良品），大大縮短了程式設計時間和成本。同時，結合 DaoAI World 世界模型，實現語義理解、跨場景泛化以及從產線反饋持續學習，進一步提升檢測的精度和適應性。

量化成效：經過實際應用，3D AI AOI 裝置取得了顯著的成效。檢出率提高到 96%，漏檢率降低至 < 4%，有效減少了有缺陷產品流入後續工序的風險。誤報率降低了 -70%，大大減少了人力複檢的工作量，提高了生產效率。換型時間縮短至 5 分鐘，滿足了快速換型的生產需求，提高了生產線的靈活性。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。