反光、曲面、微米痕：AI如何打贏汽車質檢這場硬仗？｜產業鏈觀察

如果說汽車生產線上也有一場“捉迷藏”，那找的絕不是人，而是那些小到肉眼難以察覺、卻可能埋下安全隱患的缺陷——一抹細微的劃痕、一粒微小的鋁屑、一片不均勻的漆面……

這不是夸張。在廣汽豐田發動機的生產線上，一個肉眼幾乎無法察覺的挑戰正在困擾著工程師們：缸體水槽中殘留的微米級鋁屑。即便經過多輪工藝優化，依然無法完全擺脫對人工復檢的依賴。

當新能源車結構越來越復雜、交付周期越來越短、質量容錯率無限趨近于零，傳統依賴老師傅“肉眼+經驗”的質檢模式，正成為制約產業升級的最大短板。

當然，轉折也正在發生。從明珞裝備的焊裝線，到敏實集團的注塑件；從比亞迪的車燈檢測，到電池模組的焊縫篩查——一場以AI視覺為核心的檢測變革正悄然滲透至汽車產業鏈的每一個縫隙。它不再只是實驗室里的技術噱頭，而是開始真正解決那些曾讓人頭疼的產業真問題：如何在高反光的不銹鋼管件上識別劃痕？如何在曲面車漆上捕捉毫米級橘皮紋？又如何讓3000個焊點中的每一個，都擁有統一的“數字質檢員”？

為什么汽車質檢這么“難”？

汽車零部件的表面缺陷檢測，遠非尋常工業品那般簡單。它置身于一個對安全性、可靠性和一致性要求近乎苛刻的產業環境中，這決定了其檢測任務從一開始就面臨著普通制造業難以想象的復雜性與高標準挑戰。

這種復雜性，首先源于零部件本身的“千姿百態”。從宏觀的整車白車身、覆蓋件，到微觀的發動機缸體、精密蝸桿；從高反光的不銹鋼管件、電鍍表面，到啞光的塑料注塑件、噴漆面；從規則的回轉體活塞桿，到形狀怪異、多孔多槽的異形緊固件——幾乎不存在一種通用的檢測方案。

每一個特定的零件，都意味著需要量身定制的成像系統、打光策略與算法模型。正如大冶摩托的工程師所遭遇的困境：沖壓油箱在成形過程中產生的“案例緊縮”缺陷，在裂紋真正產生前，其狀態極其微妙，即便是經驗最豐富的老師傅，憑借肉眼也極難實現穩定、可靠的識別。

材料的物理特性進一步增加了檢測難度。在許多核心部件的制造過程中，檢測必須在苛刻的物理環境下進行。例如，廣汽豐田發動機的缸體水槽鋁屑檢測，其環境空間狹小、結構復雜，殘留的鋁屑不僅尺寸微小需識別毫米級甚至更小，且往往附著在冷卻液殘留的濕潤表面或陰影角落，對光線布置和相機視角提出了極致要求。另一種典型情況是高反光材質，如三五汽車提出的亮面工件、不銹鋼管件等，強烈的鏡面反射會輕易導致圖像過曝或形成光斑，淹沒真正的缺陷特征，讓傳統視覺算法徹底失效。

缺陷定義的模糊性讓問題超越了簡單的“有”或“無”。在許多環節，何為“良品”、何為“不良品”的界限并非總是非黑即白。懷集登月氣門有限公司遇到的“粗糙度異常”問題，就是典型代表。這并非一個明顯的宏觀缺陷，而是表面紋理的微觀差異，需要精確的量化界定。同樣，在焊接工藝中，如大冶摩托提出的點焊強度問題，外觀完美的焊點其內部熔核質量可能并不達標，而這種“金玉其外，敗絮其中”的缺陷，是無法通過傳統的2D外觀檢測來判斷的，必須依賴更復雜的3D或無損探傷技術。

所有檢測任務還必須在嚴苛的生產節拍下完成。產線不會為檢測而停頓。東風日產的專家就尖銳地指出了整車漆面檢測的世界性難題：必須在每分鐘一臺車甚至更快的生產節拍內，完成對整車所有曲面、所有角度上微米級瑕疵如橘紋、塵點、雜質的100%排查。這要求檢測系統不僅要有“顯微鏡”般的精度，還要有“閃電”般的速度，兩者之間的巨大張力，對現有的技術體系構成了最嚴峻的考驗。

AI視覺進場，從輔助核心

既然人眼會累、會走神、會標準不一，傳統機器視覺又太“死板”、太容易被光影欺騙，那么誰能接過這根質檢的接力棒？

答案是AI視覺——不是那種只能在實驗室里跑分的算法，而是已經真刀真槍走進車間、每天處理成千上萬零件的“產業AI”。

深圳市德斯戈智能科技有限公司在鈦媒體聯合ITES深圳工業展打造的“探鏈”活動中，展示了多個汽車精密零部件AI外觀檢測方面的落地案例。其中，蝸桿檢測系統可同時兼容三種不同尺寸的蝸桿產品，實現外徑7.2–17mm、長度12–26.5mm范圍內的精準檢測。該系統不僅能完成5–10μm精度級別的高精度尺寸測量，還能通過深度學習自動識別牙數、判別混料，并對牙型外觀缺陷實現智能分類，整體檢測節拍控制在3秒以內。

另一項活塞缸檢測案例則覆蓋了口部、內壁、外壁、底部及反面等多個檢測區域，對缺料、異物、凹坑、壓傷、起皮等復雜缺陷實現全方位捕捉。系統通過機械臂配合多相機完成多角度成像，再基于深度學習算法進行缺陷判定與分級。

思謀科技則展現了"光電融合"技術路徑的獨特價值。針對電鍍件強反光這一行業痛點，他們采用光度立體成像方案。通過分析在不同光照條件下物體表面的光學特性變化，系統能夠重構出表面的三維幾何特征，從而有效克服反光干擾。在新能源電池檢測領域，他們的解決方案更是實現了對電芯本體6個面、88條棱、4個頂角的全面檢測，能夠準確區分氣泡、凹坑等具有深度信息的缺陷類型。這種多技術融合的方案，不僅提升了檢測精度，更拓展了AI視覺的應用邊界。

高校科研力量的介入為行業帶來了前沿技術儲備。深圳職業技術大學牛夢萱博士團隊將用于半導體檢測的光學散射測量、激光干涉等尖端技術引入汽車領域。這些技術能夠實現納米級精度的缺陷識別，對表面微裂紋、材料厚度等參數進行定量分析。雖然目前主要應用于半導體晶圓檢測，但其高通量、高分辨率的技術特點，為解決汽車行業高反光件、曲面工件等特殊場景的檢測難題提供了新的可能。

明珞裝備則走得更遠。他們將AI檢測嵌入到制造家MAX系統和MISP工業互聯網平臺中，實現了檢測數據與生產控制、設備運維、供應鏈調度的實時聯動。在機加工工廠，通過引入AI自動編程和程序控制系統，將加工準備時間從25小時縮短至10小時；在裝配車間，通過標準化作業指導和實時質量反饋，使裝配時間縮短50%，錯誤率降低90%。這種全方位數字化實踐表明，AI檢測的價值不僅在于替代人工，更在于通過數據驅動實現制造全流程的優化。

值得關注的是，各解決方案提供商都在積極構建自己的技術生態。德斯戈推出了涵蓋桌面式、在線式、落地式的全系列AOI設備，滿足不同場景需求；思謀科技則打造了從智能傳感器到一體化質檢設備的完整產品矩陣；明珞通過工業互聯網平臺連接起上下游企業，實現檢測數據的價值鏈傳遞。這種生態化發展趨勢，正在推動AI檢測從單點技術應用向系統解決方案演進。

共識與分歧

盡管技術前景廣闊，但在落地過程中，共識與分歧依舊并存。

整個行業都已清醒認識到：傳統人工檢測之路已越走越窄，AI檢測是必然選擇。車企代表們承認，面對越來越復雜的零部件和越來越高的質量要求，傳統人工檢測已難以為繼，智能化轉型勢在必行。技術供應商們也認同，必須深入理解制造業實際痛點，不能為了技術而技術，解決方案必須能夠創造實際價值。

但在推進過程中，差異依然明顯。整車廠往往希望獲得端到端的整體解決方案，追求的是“拿來即用”。而技術供應商則更希望聚焦核心算法和硬件，通過與系統集成商合作的方式提供服務。在技術路線選擇上，有的企業堅持純視覺方案，有的則推崇多技術融合路徑，各方都在根據自己的技術積累和市場判斷選擇不同的發展方向。

商業化節奏方面，車企希望技術完全成熟后再大規模推廣，強調穩定性和可靠性；技術供應商則主張快速迭代、小步快跑，希望通過實際應用不斷優化技術；投資機構則關注規模化復制的可能性，希望盡快看到投資回報。這種節奏上的差異，往往導致合作過程中的步調不一致。

而更深層的挑戰，或許在于質量標準的統一。不同車企有不同的質量標準和技術要求，技術供應商希望建立統一的標準以降低定制化成本，而車企則希望保持自身標準的獨特性以維持競爭優勢。這種分歧在一定程度上延緩了技術的標準化和規模化應用。

這場關于“毫米”的戰爭，看似是小問題的集結，實則是大制造體系的升級折射。AI檢測，不止于“檢測”，它更是將模糊的經驗轉化為清晰的數據，將隱性的知識沉淀為顯性的算法”。

它讓我們看清的，不僅是零件表面的瑕疵，更是整條制造鏈的優化可能。當一個缺陷被識別，它所反饋的不是單一的“合格”與“不合格”，而是一連串的信號：工藝參數是否需要調整？設備刀具是否磨損？裝配動作是否規范？——這些數據流向研發、生產、供應鏈，形成閉環，持續優化。

所以我們說，AI視覺帶來的不僅僅是一雙“永不疲倦的眼睛”，更是一個“持續學習的大腦”。那些曾躲藏在反光之下、曲面之間、陰影之中的缺陷，終于無處可逃。

而這，只是開始。（本文首發于鈦媒體App 作者｜韓敬嫻 編輯｜李玉鵬）