白车身焊缝深度学习检测：裂纹与未焊满无所遁形

焊缝是白车身强度与安全的命脉，而焊缝缺陷形态多变、对比度低，正是人工目视的盲区。某车身件厂以 DaoAI 深度学习视觉把焊缝判定标准固化下来。

白车身的数百条焊缝直接关系到整车的结构强度与碰撞安全。某车身件厂此前主要依靠人工目视检查焊缝外观，但裂纹、未焊满、咬边、气孔等缺陷形态复杂、对比度低，且不同检验员的判定尺度难以统一，漏检与误判并存。高强钢与镀锌板的引入，使焊缝表面反光更强，人工判别更加吃力，质量一致性难以保证。

让模型学会「看焊缝」

DaoAI AI-AOI 表面缺陷检测以深度学习为核心，通过大量焊缝样本训练，使模型掌握裂纹、未焊满、咬边、气孔等典型缺陷的特征表达。系统对每条焊缝逐段成像与推理，自动给出缺陷类别、位置与等级，把原本依赖经验的主观判断转化为统一、可复现的客观标准，并将结果沉淀为可追溯的质量数据。

• 多缺陷覆盖：裂纹、未焊满、咬边、气孔等典型焊缝缺陷统一识别
• 高准确率：深度学习模型对低对比度缺陷的检出显著优于人工目视
• 标准统一：判定不再因人而异，跨班次结果一致
• 数据可追溯：每条焊缝结果留档，支撑工艺与设备追因

把检验员脑中的经验，变成模型里可复现、可追溯的统一标准。

上线后，该厂焊缝缺陷的检出更加稳定，漏检风险下降，质量判定一致性明显提升，缺陷数据还反向支撑了焊接参数的持续优化。