资讯中心

摘要： 焊接质量是白车身结构强度与安全性的根本。本文重点介绍AI视觉技术在汽车焊接质量检测中的创新应用，包括对焊点位置、数量、直径、压痕深度以及焊接飞溅、虚焊、漏焊等缺陷的自动化、非接触式在线检测，为车身安全提供坚实的数据化保障。

车身，被誉为汽车的“骨骼”，其强度与完整性直接关乎乘客的生命安全。而构成这一骨骼的成千上万个焊点，则是其强健与否的关节。传统的焊接质量检测主要依赖破坏性的凿检（定期拆解车身检查焊点截面）和低效率的超声波点检，不仅滞后、有损，且覆盖面有限。随着AI与机器视觉技术的突破，汽车焊接质量检测正在经历一场从“事后抽样破坏”到“事前全数无损”的革命性转变。

汽车焊接质量检测的核心目标是在不接触工件的前提下，快速、准确地评估每一个焊点的质量。关键检测指标包括：焊点外观质量（如焊点直径、压痕深度、表面光滑度、有无飞溅、烧穿）、焊接位置与数量（是否与工艺设计一致）、以及最重要的内部连接质量（如是否存在虚焊、弱焊）。AI视觉系统主要从外观和热成像两个维度切入。

在主流的基于2D/3D视觉的方案中，机器人携带高精度3D结构光传感器或激光扫描仪，对焊接完成后的车身总成或分总成进行扫描。获取的点云数据经过处理后，可以精确还原每一个焊点的三维形貌。AI算法通过分析焊点区域的三维几何特征（如凸起高度、凹陷深度、直径）来判断其外观是否合格。一个合格的电阻点焊通常呈现为均匀、适度的凹陷，周围金属平滑过渡。过深、过浅、扭曲或存在金属飞溅的形态都会被系统标记为异常。

更前沿的技术融合了红外热成像与AI分析。在焊接过程中，焊点形成会经历一个独特的热循环。通过高速红外热像仪记录焊接瞬间及之后的热场分布变化，可以得到一幅“热指纹”图像。深度学习模型被训练来识别正常焊点与虚焊、弱焊缺陷的“热指纹”差异。因为虚焊产生的热量不同，其冷却曲线和热扩散模式会存在细微但可被AI捕捉的区别。这为实现焊点内部质量的在线、实时、无损判断提供了可能。

AI焊接质检系统的实施，带来了多维度的价值提升。在安全层面，它实现了对全车每一个焊点的“体检”，将安全隐患杜绝在萌芽状态，极大提升了车身的安全冗余。在工艺优化层面，实时检测数据能即时反馈给焊接机器人，帮助其自适应调整焊接参数（如电流、时间、压力），形成一个“检测-控制”的闭环，使焊接过程始终保持在最佳状态。在成本与效率层面，它完全替代了高成本的破坏性凿检和低效率的人工检查，减少了材料浪费和停线时间。

此外，所有焊点的质量数据与车身VIN码关联，形成了完整的“焊接质量数字档案”。这不仅便于追溯，更为车辆全生命周期的安全评估、甚至在发生事故后的结构分析提供了宝贵的一手数据。

展望未来，随着多模态传感（视觉、热学、声学）与AI的进一步融合，汽车焊接质量检测将朝着更精准、更快速、更集成的方向发展。AI不仅赋予了生产线透视车身“骨骼健康”的“慧眼”，更在根本上重塑了汽车制造中关于安全与可靠性的定义与保障体系，为打造“钢筋铁骨”的智能汽车奠定了坚实的基础。