3D AI AOI 设备检测铝压铸件气孔夹杂

在智能制造浪潮下，工业视觉质检结合世界模型技术成为提升缺陷检测精度的关键。微链道爱的 3D AI AOI 设备在汽车/零部件行业的铝压铸件检测中发挥重要作用。

用户场景：某头部汽车零部件供应商，在铝压铸件生产线上，其主要产品为汽车发动机等关键部位的铝压铸件。检测对象为铝压铸件内部的 X-ray 气孔和夹杂缺陷，这些缺陷可能影响汽车零部件的强度和可靠性，进而影响整车的性能和安全。

痛点：在传统的检测方法中，存在诸多量化困境。漏检率较高，达到 4%左右，这意味着有部分有缺陷的铝压铸件可能流入后续工序，增加了产品的质量风险。误报率也高达 35%，频繁的误报不仅浪费了大量的人力进行复检，还降低了生产效率。此外，传统检测设备换型时间长，约 30 分钟，无法满足快速换型的生产需求。结合今日热点方向，传统检测方法未能充分利用世界模型技术，难以对复杂的缺陷进行精准识别和检测，导致检测精度受限。

技术原理

微链道爱的 3D AI AOI 设备采用自研 3D 相机与先进的三维形貌重建/点云技术。自研 3D 相机能够捕捉铝压铸件的三维信息，为后续的分析提供丰富的数据基础。三维形貌重建算法基于这些数据，将铝压铸件的真实形貌精确地重建出来。点云技术则是将物体表面的三维坐标信息以点的形式表示，通过对这些点云数据的分析，可以清晰地识别出隐藏焊点、共面度、微米级形貌以及气孔等 2D 光学盲区缺陷。这是因为 2D 检测只能获取物体的平面信息，对于内部的气孔和夹杂等缺陷难以检测，而 3D 技术能够从多个维度观察物体，从而有效检测出这些隐藏的缺陷。同时，设备采用 2D-3D 融合技术，结合 2D 图像的纹理信息和 3D 模型的深度信息，进一步提高了缺陷检测的准确性。

• 自研 3D 相机提供高精度的三维数据。
• 三维形貌重建算法精确还原物体真实形貌。
• 点云技术可有效识别 2D 光学盲区缺陷。
• 2D-3D 融合技术结合两种数据提高检测准确性。

微链道爱解决方案与产品

以 3D AI AOI 设备为核心，该设备具备高精度的检测能力，能够检测出铝压铸件内部微米级的气孔和夹杂缺陷。在落地做法上，首先根据客户的具体需求和产品特性，利用 DaoAI AI AOI 软件系统进行编程。该软件系统具有视觉基础模型的特征认知能力，仅需一块良品 5 分钟即可完成 0 代码自动编程，并且采用 APDT 正样本/少样本学习（1-20 张良品），大大缩短了编程时间和成本。同时，结合 DaoAI World 世界模型，实现语义理解、跨场景泛化以及从产线反馈持续学习，进一步提升检测的精度和适应性。

3D AI AOI 设备凭借先进技术，为汽车零部件铝压铸件检测提供了高效、精准的解决方案。

量化成效：经过实际应用，3D AI AOI 设备取得了显著的成效。检出率提高到 96%，漏检率降低至 < 4%，有效减少了有缺陷产品流入后续工序的风险。误报率降低了 -70%，大大减少了人力复检的工作量，提高了生产效率。换型时间缩短至 5min，满足了快速换型的生产需求，提高了生产线的灵活性。