白車身焊縫深度學習檢測：裂紋與未焊滿無所遁形

焊縫是白車身強度與安全的命脉，而焊縫缺陷形態多變、對比度低，正是人工目視的盲區。某車身件廠以 DaoAI 深度學習視覺把焊縫判定標準固化下來。

白車身的數百條焊縫直接關系到整車的結構強度與碰撞安全。某車身件廠此前主要依靠人工目視檢查焊縫外觀，但裂紋、未焊滿、咬邊、氣孔等缺陷形態複雜、對比度低，且不同檢驗員的判定尺度難以統一，漏檢與誤判並存。高強钢與镀锌板的引入，使焊縫表面反光更強，人工判別更加吃力，質量一致性難以保證。

讓模型學會「看焊縫」

DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測以深度學習為核心，通過大量焊縫樣本訓練，使模型掌握裂紋、未焊滿、咬邊、氣孔等典型缺陷的特征表達。系統對每條焊縫逐段成像與推理，自動給出缺陷類別、位置與等級，把原本依賴經驗的主觀判斷轉化為統一、可複現的客觀標準，並將結果沉澱為可追溯的質量數據。

• 多缺陷覆蓋：裂紋、未焊滿、咬邊、氣孔等典型焊縫缺陷統一識別
• 高準確率：深度學習模型對低對比度缺陷的檢出顯著優于人工目視
• 標準統一：判定不再因人而異，跨班次結果一致
• 數據可追溯：每條焊縫結果留檔，支撑工藝與設備追因

把檢驗員腦中的經驗，變成模型里可複現、可追溯的統一標準。

上線後，該廠焊縫缺陷的檢出更加穩定，漏檢風險下降，質量判定一致性明顯提升，缺陷數據還反向支撑了焊接參數的持續優化。