如果說汽車生產(chǎn)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(fā)動機的生產(chǎn)線上，一個肉眼幾乎無法察覺的挑戰(zhàn)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(jīng)過多輪工藝優(yōu)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(tǒng)依賴老師傅“肉眼+經(jīng)驗”的質檢模式，正成為制約產(chǎn)業(yè)升級的最大短板。

當然，轉折也正在發(fā)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(chǎn)業(yè)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(chǎn)業(yè)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(tǒng)一的“數(shù)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(yè)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(chǎn)業(yè)環(huán)境中，這決定了其檢測任務從一開始就面臨著普通制造業(yè)難以想象的復雜性與高標準挑戰(zhàn)。

這種復雜性，首先源于零部件本身的“千姿百態(tài)”。從宏觀的整車白車身、覆蓋件，到微觀的發(fā)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(guī)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(tǒng)、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(chǎn)生的“案例緊縮”缺陷，在裂紋真正產(chǎn)生前，其狀態(tài)極其微妙，即便是經(jīng)驗最豐富的老師傅，憑借肉眼也極難實現(xiàn)穩(wěn)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(huán)境下進行。例如，廣汽豐田發(fā)動機的缸體水槽鋁屑檢測，其環(huán)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(tǒng)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(huán)節(jié)，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?！眴栴}，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(tǒng)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(chǎn)節(jié)拍下完成。產(chǎn)線不會為檢測而停頓。東風日產(chǎn)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(chǎn)節(jié)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(tǒng)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(xiàn)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(tǒng)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(jīng)真刀真槍走進車間、每天處理成千上萬零件的“產(chǎn)業(yè)AI”。

深圳市德斯戈智能科技有限公司在鈦媒體聯(lián)合ITES深圳工業(yè)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(tǒng)可同時兼容三種不同尺寸的蝸桿產(chǎn)品，實現(xiàn)外徑7.2–17mm、長度12–26.5mm范圍內的精準檢測。該系統(tǒng)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(shù)、判別混料，并對牙型外觀缺陷實現(xiàn)智能分類，整體檢測節(jié)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(qū)域，對缺料、異物、凹坑、壓傷、起皮等復雜缺陷實現(xiàn)全方位捕捉。系統(tǒng)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(xiàn)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(yè)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(tǒng)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(xiàn)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(qū)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?？蒲辛α康慕槿霝樾袠I(yè)帶來了前沿技術儲備。深圳職業(yè)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(xiàn)納米級精度的缺陷識別，對表面微裂紋、材料厚度等參數(shù)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(yè)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(tǒng)和MISP工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中，實現(xiàn)了檢測數(shù)據(jù)與生產(chǎn)控制、設備運維、供應鏈調度的實時聯(lián)動。在機加工工廠，通過引入AI自動編程和程序控制系統(tǒng)，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(yè)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(shù)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(shù)據(jù)驅動實現(xiàn)制造全流程的優(yōu)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(tài)。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(chǎn)品矩陣；明珞通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺連接起上下游企業(yè)，實現(xiàn)檢測數(shù)據(jù)的價值鏈傳遞。這種生態(tài)化發(fā)展趨勢，正在推動AI檢測從單點技術應用向系統(tǒng)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(yè)都已清醒認識到：傳統(tǒng)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(tǒng)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(yè)實際痛點，不能為了技術而技術，解決方案必須能夠創(chuàng)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(tǒng)集成商合作的方式提供服務。在技術路線選擇上，有的企業(yè)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(jù)自己的技術積累和市場判斷選擇不同的發(fā)展方向。

商業(yè)化節(jié)奏方面，車企希望技術完全成熟后再大規(guī)模推廣，強調穩(wěn)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(yōu)化技術；投資機構則關注規(guī)?；瘡椭频目赡苄裕ＭM快看到投資回報。這種節(jié)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(zhàn)，或許在于質量標準的統(tǒng)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(tǒng)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(yōu)勢。這種分歧在一定程度上延緩了技術的標準化和規(guī)?；瘧?。

這場關于“毫米”的戰(zhàn)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(jīng)驗轉化為清晰的數(shù)據(jù)，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(yōu)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(shù)是否需要調整？設備刀具是否磨損？裝配動作是否規(guī)范？——這些數(shù)據(jù)流向研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈，形成閉環(huán)，持續(xù)優(yōu)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(xù)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(fā)于鈦媒體App 作者｜韓敬嫻 編輯｜李玉鵬）