汽车点焊工艺的智能质量预警与过程闭环控制技术开发及应用

范英男王东林高立明 AI汽车制造业 2026-09-20

针对汽车焊装点焊工艺长期存在的质量检测滞后、缺陷追溯难和飞溅缺乏量化识别等行业痛点，一套基于 AI 与数据驱动的智慧点焊质量预防与实时监控系统被提出并实现。系统以“零硬件投入”为原则，复用现有设备构建全维度数据采集网络，创新融合毫秒级动态电阻法与多模态 AI 算法，并新增飞溅大小自动识别模型，实现了焊点质量从“事后补救”向“事前预防”与“事中控制”的转变。应用效果表明，该系统将焊点缺陷率从 5‰降至 2‰，实现批量缺陷“零发生”，年节约工时 1700 人时，显著降低了能耗与耗材成本，为汽车制造行业提供了可复制、可推广的数智化转型新范式。

0 引言

中频点焊是汽车车身制造中应用最广泛的核心连接工艺，其质量直接决定车身结构强度与安全性。然而，行业内长期面临多重挑战：传统质量监控依赖超声波抽检与破检，覆盖率低且滞后，常导致大规模返修。影响焊点质量的因素繁多，涉及设备状态、零件匹配和清洁度等，人工管控难以实现全要素覆盖。其中，焊接飞溅不仅造成耗材浪费与设备损坏，还可能引发涂装密封不严等连锁质量问题，但行业内长期缺乏有效的飞溅量化识别手段，仅能依靠人工目视判断，主观性强且标准不一。

一汽-大众前期开发的智慧点焊 1.0 系统虽实现了设备健康管理等基础功能，但在质量评估的实时性与精准度上仍存不足，无法完全满足“质量前置预防”的核心需求。

在此背景下，一种全新的智慧点焊质量预防与实时监控系统方案被提出，通过深度挖掘焊接过程数据的价值，引入多维度 AI 算法，构建了一套集毫秒级动态电阻分析、多模态质量预测、飞溅大小自动识别及参数追溯于一体的智慧点焊质量预防与实时监控系统。

1 系统整体架构与技术方案

本系统遵循“数据驱动、预防为主”的核心理念，架构分为设备层、网络层和应用层，形成“数据采集— 模型分析—预警推送—整改追溯”的全流程闭环，如图 1 所示。

图1 系统硬件网络架构

1.1 全维度数据采集体系搭建

为支撑精准的模型训练，系统首先构建了覆盖生产端、实验室端与设备端的全维度数据网络。生产端依托焊接控制器与机器人，以毫秒级频率实时采集焊接电流、电压、电阻和时间等核心参数。实验室端通过正交实验法，模拟不同板厚、镀层及胶料工况，制造漏焊、开焊及飞溅等缺陷，累计制作负样本 2500 个，为模型提供了宝贵的学习素材。在测试方案设计上，为兼顾效率与效果，采用正交实验法 L9(3^4)，将电流、压力、时间和间隙四个关键因素的实验组合从 81 种压缩至 9 种，在不降低实验效果的前提下减少了近 90%的工作量。整个过程遵循“零额外投入”原则，完全复用现有硬件资源，通过自主开发的底层数据读取与通信技术，打通了焊接控制器、机器人、PLC 及中控系统等多设备间的数据孤岛，将分散在各工位的碎片化信息整合为集中化数据库。

1.2 AI 多维度算法体系开发

系统的技术核心在于“基础质量趋势判断 + 专项功能升级”的双层算法体系。

（1）基础质量趋势预测

在基础质量判断层，系统综合对比并融合了毫秒级动态电阻法与多模态分析法。动态电阻法通过解析焊接熔核形成过程中电阻曲线的微小变化，精准捕捉焊接异常的早期征兆。这一方法之所以有效，是因为在焊核形成过程中，金属历经固态加热、熔化和冷却结晶等阶段，其电阻值随时间呈现出特征性曲线。当发生异常时，该曲线的斜率与峰值将发生可量化的偏移。系统利用随机森林、多项式回归等机器学习模型，对 560 万个生产样本进行学习和训练，通过对这些曲线偏移特征的深度学习，实现了对焊点强度趋势的预测。

（2）飞溅大小量化识别

针对行业空白，项目创新开发了飞溅大小自动识别算法。飞溅的产生本质上是熔池金属在电极压力与电磁力共同作用下发生失稳喷溅的物理过程。系统通过提取焊接过程中的电流波动幅度、电压下降率以及电阻变化速率等多项特征参数，成功构建多分类 AI 模型，将飞溅分为“轻微”（对质量无影响）、“中等”（需关注并择机调整）和“严重”（需立即整改）三个实用等级。模型经 26 万个生产样本与 5000 个专项飞溅样本训练，整体准确率达 97.45%，其中中等及严重飞溅的识别准确率超过 99%。当系统识别到中高等级飞溅时，会自动关联并锁定造成飞溅的核心原因，并推送针对性整改建议。飞溅识别技术原理示意如图 2 所示。

图2 飞溅识别算法数据（黄色正常点，蓝色飞溅点）

1.3 全流程闭环管控系统搭建

在应用层，系统将焊点从合格到缺陷的演变过程划分为“智能补偿—质量预警—缺陷发生”三个阶段。系统特别强化了对智慧点焊 1.0 版本中未覆盖的“智能补偿阶段”的监控，通过分析设备的能量补偿数据，前置识别设备亚健康状态，将隐患扼杀在萌芽之中。同时，开发了参数变更闭环管理模块，通过宜搭平台实现了焊接参数从申请、审批、执行到追溯的全过程数字化管理，自动记录参数修改人员、时间及操作依据，生成可审计的电子化追溯报告，确保任何参数修改都有据可查，追溯效率提升 80%。

2 应用成效与分析

该系统在一汽-大众 Q5L 车型焊装线上全面部署后，在质量提升、降本增效和绿色低碳等方面都取得了显著成效。

2.1 质量管控成效

应用后，焊点质量检测覆盖率由原先的抽检模式跃升至在线实时监控。系统能精准识别并预警潜在的强度缺陷与飞溅异常，并为其提供清晰的整改方向。Q5L 车型焊点缺陷率由原来的 5‰显著下降至 2‰，全年实现了批量焊点缺陷“零发生”，售后市场未出现任何与点焊相关的质量抱怨，车身结构强度抽检合格率稳定在 99.9% 以上。

2.2 降本增效与绿色低碳效益

在经济效益方面，系统坚持“零额外硬件投入”，为企业直接节省软硬件投资 270 余万元。通过预防性维护与精准整改，年节约维修与返修成本5万元，工时节约达1700人时，夹具清理费用降低5%，设备非计划停台时间减少23 h/ 年。参数变更处理效率提升 60%，有效提升了生产线整体运营效率。在绿色制造方面，系统通过智能识别并优化能耗过高的焊点参数，累计降低焊接能耗 8%，电极帽等耗材用量降低 3%，减少了飞溅导致的烟尘与火灾隐患，助力实现“双碳” 目标。

3 结语

本项目提出并实现的智慧点焊质量预防与实时监控系统，是 AI 技术与汽车制造工艺深度融合的成功实践。它首次在行业内构建了从数据采集到 AI 分析，再到量化评估与闭环管控的全链条体系，成功填补了飞溅量化识别的技术空白。该场景形成了可复制的创新机制。同时，系统坚持“迭代优化”的思路，持续纳入新增特征参数，结合现场整改效果反馈动态调整模型阈值，确保技术与实际需求紧密贴合。

该系统“零投入、数据驱动、预防为主”的模式，不仅为一汽-大众带来了显著的质量与经济效益，更为整个汽车及零部件制造行业，乃至机械制造、航空航天等涉及焊接工艺的领域，提供了极具可复制性和推广价值的智能制造解决方案。推广实施时，建议采取“试点工位验证→系统界面与预警机制优化→全生产线推广→建立长效迭代机制”的分步策略，确保在不同生产工况下的适配性与实用性，推动制造业整体向更高质量、更低成本且更加绿色的方向转型升级。

参考文献

[1] 沈绍嵘 , 彭星艺 , 郭子蒙 , 等 . 高强钢电阻点焊动态电阻信号标准化研究 [J]. 机械设计与研究 ,2025,41(2):116-121.

[2] 夏裕俊 , 李永兵 , 楼铭 , 等 . 电阻点焊质量监控技术研究进展与分析 [J]. 中国机械工程 ,2020,31(1):100- 125.

内容来源：AI汽车制造业

责任编辑：龚淑娟

审　　核：李峥