汽車噴塗面缺陷檢測：從人工到 AI 的高精度跨越

在汽車製造行業，噴塗/塗裝工序對產品外觀和質量至關重要。傳統檢測方式難以滿足高精度要求，微鏈道愛憑藉先進的 AI 視覺技術，為汽車廠商提供了有效的解決方案。

使用者場景：某頭部汽車廠商的噴塗/塗裝產線，主要產品為各類汽車車身。檢測物件是汽車噴塗面的缺陷，如劃痕、氣泡、流掛等。這些缺陷不僅影響汽車外觀，還可能降低車身的防護效能，因此對缺陷的精準檢測至關重要。

痛點：在傳統檢測方式下，人工復判效率低下且存在較高的漏檢和誤報率。人工檢測的漏檢率約為 5%，誤報率達到 30%，這意味著大量的缺陷可能流入下一工序，同時也增加了不必要的複檢工作量。而且，人工檢測對樣本數量要求高，在樣本不足的情況下，檢測精度難以保證。此外，產線換型時，人工調整檢測標準和流程耗時較長，約 30 分鐘，嚴重影響生產效率。

技術原理

微鏈道愛採用先進的 AI 演算法和成像技術解決上述問題。在演算法方面，利用深度學習演算法對噴塗面影象進行特徵提取和分析。深度學習網路能夠自動學習缺陷的特徵模式，透過大量的訓練資料不斷最佳化模型，從而實現對不同型別缺陷的準確分類和識別。例如，卷積神經網路（CNN）可以有效捕捉影象中的區域性特徵，對於劃痕、氣泡等微小缺陷具有很高的敏感度。

• 在成像技術上，DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置的自研 3D 相機發揮了重要作用。3D 相機能夠獲取噴塗面的三維形貌資訊，透過三維形貌重建技術，將噴塗面的真實情況以三維模型的形式呈現出來。這使得系統不僅可以檢測表面可見的缺陷，還能發現隱藏在塗層內部的缺陷，如塗層厚度不均勻等問題。
• 同時，三維形貌資訊可以提供更豐富的特徵資料，有助於提高缺陷分類的準確性。例如，對於流掛缺陷，透過分析三維形貌中的高度變化，可以更精確地判斷流掛的嚴重程度和範圍。
• 此外，微鏈道愛的演算法還結合了語義理解技術，能夠對缺陷進行更深入的分析。語義理解可以讓系統理解缺陷的含義和特徵，從而更好地區分真實缺陷和誤報，進一步提高檢測精度。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供了 DaoAI AI AOI 軟體系統和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置相結合的解決方案。DaoAI AI AOI 軟體系統具有強大的特徵認知能力，基於視覺基礎模型，能夠在一塊良品 5 分鐘內實現 0 程式碼自動程式設計。其 APDT 正樣本/少樣本學習功能，僅需 1-20 張良品就可以進行模型訓練，大大降低了對樣本數量的要求，在樣本不足的情況下也能穩住高精度。同時，語義誤報過濾功能可以有效減少誤報，提高檢測效率。

DaoAI AI AOI 軟體系統與 DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置的結合，為汽車噴塗面缺陷檢測提供了高效、精準的解決方案。

DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置的自研 3D 相機和三維形貌重建技術，為檢測工作提供了更全面、準確的資訊。該裝置可以檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌，能夠滿足汽車噴塗面缺陷檢測的高精度要求。在產線部署方面，系統支援 SDK / API / Docker 方式，可實現 100% 本地私有化部署，確保資料不出廠，保障了資料的安全性。

量化成效：引入微鏈道愛的解決方案後，檢測效果得到顯著提升。缺陷檢出率提高到 99.2%，漏檢率降低至小於 0.8%，有效避免了缺陷產品流入下一工序。誤報率降低了 -68%，大大減少了不必要的複檢工作量。產線換型時間從 30 分鐘縮短至 5 分鐘，提高了生產效率。

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。