白車身焊縫質量直接關乎整車的安全性與可靠性。在傳統檢測面臨諸多困境的當下，微鏈道愛的深度學習檢測技術為白車身焊縫檢測帶來了新的解決方案。
場景：在汽車製造行業，白車身作為汽車的基礎框架，其質量直接決定了整車的結構強度和碰撞安全性。白車身上分佈著數百條焊縫，這些焊縫就像是白車身的“生命線”，將各個車身部件緊密連線在一起。然而，焊縫的質量卻受到多種因素的影響，如焊接工藝、焊接材料以及外界環境等，導致焊縫可能出現各種缺陷。因此，對焊縫進行準確、高效的檢測是汽車製造過程中至關重要的環節。
痛點：為什麼難
從缺陷形態來看，白車身焊縫的缺陷呈現出複雜多樣的特點。裂紋可能以不同的方向、長度和寬度出現在焊縫中，有的裂紋非常細微，甚至肉眼難以察覺；未焊滿的情況則表現為焊縫部分割槽域填充不足，其面積和位置也各不相同；咬邊可能是連續的，也可能是間斷的；氣孔的大小、數量和分佈更是千變萬化。據統計，在人工目視檢測中，由於缺陷形態複雜導致的漏檢率高達 15%。
對比度低也是一個突出問題。焊縫表面的顏色和紋理與周圍的母材相近，使得缺陷在視覺上與正常區域的對比度不明顯。特別是一些微小的缺陷，在低對比度的情況下更難被識別。這就好比在一片相似的顏色中尋找一個細微的差異，給人工目視檢測帶來了極大的挑戰。據相關資料顯示，因對比度低導致的誤判率達到了 12%。
不同檢驗員的判定尺度難以統一。每個檢驗員都有自己的工作經驗和判斷標準，即使是面對相同的焊縫缺陷，不同檢驗員的判定結果也可能存在差異。此外，在不同的工作班次中，由於檢驗員的疲勞程度和注意力集中程度不同，這種差異會更加明顯。經測算，因判定尺度不統一造成的誤檢率在 10%左右。隨著高強鋼與鍍鋅板在白車身製造中的廣泛應用，焊縫表面的反光變得更強。強烈的反光會干擾檢驗員的視線，使他們難以清晰地觀察焊縫的細節，進一步增加了人工判別的難度，導致質量一致性難以保證。
技術原理
微鏈道愛的 DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測以深度學習為核心技術。該技術透過收集大量的焊縫樣本，對模型進行反覆訓練。這些樣本包含了各種型別的焊縫缺陷，如裂紋、未焊滿、咬邊、氣孔等。在訓練過程中，模型會學習到這些典型缺陷的特徵表達，例如裂紋的線條特徵、未焊滿的區域特徵等。
系統在實際檢測時，會對每條焊縫進行逐段成像。成像裝置採用了高精度的攝像頭和先進的光學系統，能夠清晰地捕捉焊縫的細節。然後，系統會對成像結果進行推理分析，利用訓練好的深度學習模型自動識別出缺陷的類別、位置和等級。與傳統的人工目視檢測方法相比，深度學習檢測技術不受主觀因素的影響，能夠將原本依賴經驗的主觀判斷轉化為統一、可復現的客觀標準。同時，系統會將每次檢測的結果沉澱為可追溯的質量資料，方便後續的質量分析和工藝改進。
典型應用場景
- 裂紋檢測：裂紋是焊縫中較為嚴重的缺陷之一，其檢測難度在於裂紋的細微性和多樣性。微鏈道愛的系統透過對大量裂紋樣本的學習，能夠識別出不同方向、不同長度和寬度的裂紋。在檢測過程中，系統會對焊縫影象進行高精度的特徵提取和分析，即使是微小的裂紋也能被準確檢測出來。難點在於如何區分裂紋和焊縫表面的正常紋理，系統透過深度學習演算法的不斷最佳化，提高了對裂紋的識別準確率。
- 未焊滿檢測：未焊滿會影響焊縫的強度和密封性。檢測時，系統會對焊縫的填充區域進行精確分析，判斷焊縫是否達到了規定的填充標準。難點在於確定未焊滿區域的邊界，系統透過影象分割和特徵匹配技術，能夠準確地界定未焊滿的區域，並給出相應的缺陷等級。
- 咬邊檢測：咬邊會降低焊縫的承載能力。微鏈道愛的系統利用邊緣檢測和影象增強技術，突出咬邊區域的特徵，從而準確識別咬邊缺陷。難點在於區分咬邊和正常的焊縫邊緣，系統透過大量的樣本訓練，學習到了咬邊的獨特特徵，提高了檢測的準確性。
- 氣孔檢測：氣孔的存在會使焊縫內部產生空洞，影響焊縫的質量。系統透過對焊縫影象的灰度分析和形態學處理，識別出氣孔的位置和大小。難點在於區分氣孔和影象噪聲，系統採用了濾波和去噪演算法，提高了對氣孔的檢測精度。
落地案例
某中型車身件廠，年產白車身約 50 萬輛，此前主要依靠人工目視檢查焊縫外觀。在引入微鏈道愛的 DaoAI 深度學習視覺檢測系統前，該廠的焊縫漏檢率高達 18%，誤判率為 15%，不同班次之間的質量判定一致性較差。在上線過程中，微鏈道愛的技術團隊先對該廠的焊接工藝和焊縫特點進行了深入瞭解，收集了大量的焊縫樣本進行模型訓練。然後對系統進行了安裝和除錯，確保系統能夠與該廠的生產線順暢對接。經過一段時間的試執行和最佳化，系統正式上線。
把檢驗員腦中的經驗，變成模型裡可復現、可追溯的統一標準。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛的 DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測系統為白車身焊縫檢測提供了全面的解決方案。該系統以深度學習為核心，能夠覆蓋裂紋、未焊滿、咬邊、氣孔等 4 類典型焊縫缺陷。系統的判定標準統一，無論在哪個班次進行檢測，結果都能保持一致。同時，系統具有高度的可追溯性，每條焊縫的檢測結果都會被詳細記錄，方便後續對工藝和裝置進行追因分析。此外，系統還具備自動報警功能，當檢測到嚴重缺陷時，會及時發出警報，提醒操作人員進行處理。
量化成效
該廠使用 DaoAI 系統後，焊縫缺陷的檢出更加穩定。漏檢率從原來的 18%下降到了 3%，降幅達到了 83.3%；誤判率從 15%降低到了 2%，降幅為 86.7%。質量判定一致性明顯提升，不同班次之間的檢測結果差異顯著減小。同時，缺陷資料還反向支撐了焊接引數的持續最佳化，透過對缺陷資料的分析，該廠對焊接電流、焊接速度等引數進行了調整，使焊縫質量得到了進一步提高。
常見問題
白車身焊縫檢測為什麼不用人工目視？
白車身焊縫缺陷形態複雜、對比度低，不同檢驗員判定尺度難統一，漏檢誤判並存。高強鋼與鍍鋅板使焊縫反光強，人工判別吃力，質量一致性難保證。據統計，因形態複雜漏檢率達 15%，對比度低誤判率 12%，判定尺度不統一誤檢率 10%。
DaoAI 的焊縫檢測系統有什麼優勢？
DaoAI 以深度學習為核心，可覆蓋裂紋、未焊滿等 4 類缺陷。其準確率高，能顯著提升低對比度缺陷的檢出率；判定標準統一，跨班次結果一致；資料可追溯，能將主觀判斷變為客觀標準，還能沉澱質量資料用於工藝改進。
某車身件廠使用 DaoAI 系統後有什麼效果？
該廠使用 DaoAI 系統後，焊縫缺陷檢出更穩定。漏檢率從 18%降至 3%，誤判率從 15%降至 2%。質量判定一致性提升，不同班次檢測結果差異減小，缺陷資料還支撐焊接引數持續最佳化，提高了焊縫質量。
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