在汽车制造领域，电阻点焊焊核的质量检测是保障车身安全与性能的关键环节。微链道爱先进的 AI 视觉技术为这一检测难题带来了新的突破。
在汽车制造领域，电阻点焊是一种广泛应用的连接工艺，尤其在车身结构件的制造中，它能高效地将不同的金属部件连接在一起。某头部汽车零部件厂商的电阻点焊产线，主要负责生产汽车车身结构件，其电阻点焊的焊核质量直接关乎车身的强度和安全性。因此，对焊核质量进行精准检测是该生产工序的核心环节。如果焊核质量不达标，可能会导致车身结构在使用过程中出现松动、变形等问题，严重威胁行车安全。
痛点：为什么难
传统的焊核检测方法存在多方面的量化困境。首先是人工检测，其效率极为低下。每个焊点的检测时间较长，平均下来，一名工人检测一个焊点可能需要数秒甚至数十秒的时间，这使得整个产线的节拍变得很慢。而且，人工检测还需要大量的人力投入，人力成本居高不下。此外，人工检测容易出现漏检和误报的情况。据统计，人工检测的漏检率约为 3%，误报率高达 15%。这是因为人的视觉和判断能力存在局限性，长时间工作后容易产生疲劳，从而导致对一些细微缺陷的漏判或者对正常情况的误判。这种情况不仅影响了产品质量，还大大增加了复检量，进一步降低了生产效率。
传统的 2D 光学检测方法也存在明显的不足。它存在检测盲区，只能获取焊核表面的二维图像信息，无法准确获取焊核的 3D 形貌。这就导致对于一些隐藏在封装下的焊点，或者焊核内部的缺陷，2D 光学检测方法很难检测到。在汽车制造的严格质量合规要求下，这种检测能力的不足是无法接受的。而且，2D 图像无法全面反映焊核的真实情况，对于一些复杂形状的焊核或者微小的内部缺陷，2D 光学检测可能会出现误判，从而影响产品的最终质量。
技术原理
微链道爱采用自研 3D 相机和三维形貌重建技术来解决上述问题。自研 3D 相机能够发射特殊的结构光，这种结构光具有特定的编码方式。当结构光投射到焊核表面后，反射光会携带焊核表面的形貌信息返回相机。相机通过分析反射光的信息，能够准确获取焊核的三维形貌数据。与传统的 2D 光学检测方法相比，这种方法突破了只能获取二维信息的局限，能够全方位地捕捉焊核的特征信息。
三维形貌重建算法根据相机采集到的三维形貌数据，重建出焊核的真实 3D 模型。为了提高数据采集的精度和模型的完整性，采用了多种技术。结构光编码使得相机能够更准确地解析反射光的信息，提高了 3D 数据的采集精度。多视角融合技术从多个角度对焊核进行拍摄，然后将不同视角的 3D 数据进行融合，从而得到更完整、准确的 3D 模型。最后，利用深度学习算法对重建后的 3D 模型进行分析，识别出焊核的各种缺陷特征，如裂纹、孔洞等。深度学习算法具有强大的特征学习能力，能够从大量的 3D 模型数据中学习到不同缺陷的特征模式，从而更准确地判断焊核是否存在缺陷。
典型应用场景
- 焊核尺寸检测：通过获取焊核的 3D 形貌数据，可以准确测量焊核的直径、高度等尺寸参数。难点在于一些焊核的形状不规则，传统的测量方法可能会产生较大误差，而 3D 检测需要准确识别焊核的边界。
- 裂纹检测：裂纹是焊核中较为常见且危险的缺陷之一。利用深度学习算法对 3D 模型进行分析，能够检测出微小的裂纹。难点在于裂纹可能隐藏在焊核内部或者表面纹理中，不易被发现。
- 孔洞检测：孔洞会影响焊核的强度。3D 检测可以从不同角度观察焊核，发现内部的孔洞。难点在于一些微小孔洞可能与正常的表面纹理相似，需要准确区分。
- 焊核位置偏差检测：检测焊核是否处于正确的位置。通过对比实际的 3D 模型与标准模型，判断位置偏差。难点在于要考虑制造过程中的一些合理公差范围。
落地案例
某大型汽车零部件制造商，其电阻点焊产线规模较大，每天需要检测大量的车身结构件。在引入微链道爱的解决方案之前，采用传统的检测方法，检测效率低下，漏检率和误报率较高，产线换型时间长。上线过程中，微链道爱的技术团队首先对产线进行了详细的调研和分析，确定了检测需求和参数。然后安装了 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备，并进行了调试和校准。同时，对 DaoAI AI AOI 软件系统进行了配置和优化，确保其能够准确地分析和处理检测数据。经过一段时间的试运行和优化，系统正式上线。
微链道爱的解决方案为汽车电阻点焊焊核检测带来了质的飞跃，显著提升了检测效率和准确性。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱提供了 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备和 DaoAI AI AOI 软件系统。DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备集成了自研 3D 相机和三维形貌重建技术，能够快速、准确地获取焊核的 3D 形貌信息。该设备具有高精度、高速度的特点，适用于大规模的生产检测。DaoAI AI AOI 软件系统基于视觉基础模型的特征认知，支持一块良品 5 分钟 0 代码自动编程，采用 APDT 正样本/少样本学习（仅需 1-20 张良品），并具备语义误报过滤功能。在实际应用中，首先使用 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备对焊核进行 3D 数据采集，然后将采集到的数据传输到 DaoAI AI AOI 软件系统进行分析和处理。软件系统根据预设的检测规则，快速判断焊核是否存在缺陷，并输出检测结果。
量化成效：采用微链道爱的解决方案后，检测效果得到了显著提升。检出率从原来的约 97%提高到了 99.2%，漏检率降低到了 < 0.8%；误报率降低了 -68%，大大减少了复检量；同时，换型时间从原来的 30 分钟缩短到了 5min，提高了产线的灵活性和生产效率。
常见问题
微链道爱为汽车电阻点焊焊核检测提供了什么优势方案？
微链道爱凭借先进 AI 视觉技术，提供了 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备和 DaoAI AI AOI 软件系统组成的高效精准检测方案。具有 99.2% 的检出率，降低 68% 误报率，换型时间缩短至 5 分钟，能有效检测焊核质量。
传统汽车电阻点焊焊核检测方法有哪些痛点？
传统方法存在诸多困境。人工检测效率低下，漏检率约 3%，误报率达 15%，且人力成本高。2D 光学检测有盲区，无法获取焊核 3D 形貌，难以检测隐藏焊点，不能满足严格质量要求。
微链道爱技术原理的优势体现在哪里？
微链道爱采用自研 3D 相机和三维形貌重建技术，突破 2D 检测局限。发射特殊结构光获取 3D 数据，结合结构光编码、多视角融合和深度学习算法，能全方位捕捉焊核特征，准确判断缺陷。
本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。