摘要： 焊接質量是白車身結構強度與安全性的根本。本文重點介紹AI視覺技術在汽車焊接質量檢測中的創新應用，包括對焊點位置、數量、直徑、壓痕深度以及焊接飛濺、虛焊、漏焊等缺陷的自動化、非接觸式在線檢測，為車身安全提供堅實的數據化保障。

車身，被譽為汽車的“骨骼”，其強度與完整性直接關乎乘客的生命安全。而構成這一骨骼的成千上萬個焊點，則是其強健與否的關節。傳統的焊接質量檢測主要依賴破壞性的鑿檢（定期拆解車身檢查焊點截面）和低效率的超聲波點檢，不僅滯后、有損，且覆蓋面有限。隨著AI與機器視覺技術的突破，汽車焊接質量檢測正在經歷一場從“事后抽樣破壞”到“事前全數無損”的革命性轉變。

汽車焊接質量檢測的核心目標是在不接觸工件的前提下，快速、準確地評估每一個焊點的質量。關鍵檢測指標包括：焊點外觀質量（如焊點直徑、壓痕深度、表面光滑度、有無飛濺、燒穿）、焊接位置與數量（是否與工藝設計一致）、以及最重要的內部連接質量（如是否存在虛焊、弱焊）。AI視覺系統主要從外觀和熱成像兩個維度切入。

在主流的基于2D/3D視覺的方案中，機器人攜帶高精度3D結構光傳感器或激光掃描儀，對焊接完成后的車身總成或分總成進行掃描。獲取的點云數據經過處理后，可以精確還原每一個焊點的三維形貌。AI算法通過分析焊點區域的三維幾何特征（如凸起高度、凹陷深度、直徑）來判斷其外觀是否合格。一個合格的電阻點焊通常呈現為均勻、適度的凹陷，周圍金屬平滑過渡。過深、過淺、扭曲或存在金屬飛濺的形態都會被系統標記為異常。

更前沿的技術融合了紅外熱成像與AI分析。在焊接過程中，焊點形成會經歷一個獨特的熱循環。通過高速紅外熱像儀記錄焊接瞬間及之后的熱場分布變化，可以得到一幅“熱指紋”圖像。深度學習模型被訓練來識別正常焊點與虛焊、弱焊缺陷的“熱指紋”差異。因為虛焊產生的熱量不同，其冷卻曲線和熱擴散模式會存在細微但可被AI捕捉的區別。這為實現焊點內部質量的在線、實時、無損判斷提供了可能。

AI焊接質檢系統的實施，帶來了多維度的價值提升。在安全層面，它實現了對全車每一個焊點的“體檢”，將安全隱患杜絕在萌芽狀態，極大提升了車身的安全冗余。在工藝優化層面，實時檢測數據能即時反饋給焊接機器人，幫助其自適應調整焊接參數（如電流、時間、壓力），形成一個“檢測-控制”的閉環，使焊接過程始終保持在最佳狀態。在成本與效率層面，它完全替代了高成本的破壞性鑿檢和低效率的人工檢查，減少了材料浪費和停線時間。

此外，所有焊點的質量數據與車身VIN碼關聯，形成了完整的“焊接質量數字檔案”。這不僅便于追溯，更為車輛全生命周期的安全評估、甚至在發生事故后的結構分析提供了寶貴的一手數據。

展望未來，隨著多模態傳感（視覺、熱學、聲學）與AI的進一步融合，汽車焊接質量檢測將朝著更精準、更快速、更集成的方向發展。AI不僅賦予了生產線透視車身“骨骼健康”的“慧眼”，更在根本上重塑了汽車制造中關于安全與可靠性的定義與保障體系，為打造“鋼筋鐵骨”的智能汽車奠定了堅實的基礎。