0 引言

汽车车身焊接质量直接影响整车结构强度、装配精度及安全性能，是汽车制造过程中的关键质量控制环节。在焊装生产中，对关键结构特征进行稳定、可靠的质量检测，是保障整车品质的重要手段。

当前，汽车焊装车间的质量检测仍主要依赖人工目视检查等方式。此类方法虽能发现明显缺陷，但在高节拍自动化生产环境下存在局限：检测效率低，难以满足产线实时性要求；主观性强、覆盖率不足，存在漏检风险；检测数据难以沉淀复用，不利于质量追溯与工艺优化。因此，如何在保证生产节拍的同时，实现高可靠性的在线质量检测与数据化管理，已成为该领域的重要研究方向。

随着AI与机器视觉技术的快速发展，基于AI视觉的在线检测系统为汽车制造领域的质量监控提供了新的技术路径。本文以某焊装车间主下线检测场景为研究对象，构建了一套面向高节拍生产环境的智能视觉检测系统。

1 焊装车间检测需求与工艺场景分析

1.1 焊装关键质量检测需求

汽车焊装车间具有生产节拍快、工位密集、质量控制点多且工艺关联性强等特点。本项目的焊装主下线多个工位涉及螺母/螺柱、VIN码、焊点、孔位及涂胶等关键质量特征，其检测结果直接关系到后续装配匹配、整车身份追溯及全过程质量控制。因此，焊装关键质量检测的核心需求已由传统的单一结果判定，转向面向高节拍生产的实时在线检测、面向现场应用的工艺协同决策、面向质量管理的全过程追溯，以及面向智能制造的数据化与持续优化能力建设。

具体而言，检测系统需在不影响产线节拍的前提下实现以下功能：

①对关键质量特征进行在线识别与实时判定，并结合焊装工艺规则构建分级决策机制，在保证产线稳定运行的同时，实现检测结果的快速输出与异常状态的有效识别，降低不良品向后续工序流转的风险；

②建立覆盖检测图像、识别结果、车身信息、工位信息及异常状态的全程数据记录与追溯机制，形成可回溯的质量数据链；

③鉴于工业现场缺陷样本稀缺及工况波动，系统需具备小样本学习与模型自优化能力，实现异常信息的快速协同反馈与闭环处置；

④对检测数据进行结构化存储，并通过多维统计分析与可视化展示，为生产过程监控、异常识别及工艺优化提供数据支撑。

1.2 传统检测方式存在的问题

在本项目的汽车焊装车间中，现有检测方式主要分为三类：

①人工目视检测，由质检人员在工位或下线区域进行经验性判定；

②抽检式检测，按班次、批次对部分车身抽样检查，结果无法覆盖全量产品；

③离线复核检测，在发现疑似异常后由返修或质量人员进行离线确认。

相较于本项目提出的“视觉感知—算法识别—工艺决策—数据管理—协同反馈”系统架构，传统方法在五个维度存在不足。

①检测覆盖率不足：人工目检和抽检难以实现关键特征的100%全检，易造成异常漏检；

②实时响应性不足：异常往往在工序后段或离线复核时才被发现，无法满足高节拍现场的即时处置要求；

③判定标准一致性不足：依赖个人经验，缺乏与工艺规范绑定的统一判定逻辑；

④质量追溯能力不足：检测图像、车身信息、工位与异常记录之间缺少系统关联，难以支撑缺陷反查；

⑤持续优化能力不足：难以沉淀结构化缺陷样本，无法支撑模型迭代与异常趋势分析。

2 PMind智能质检系统总体架构设计

基于焊装车间高节拍生产、多源关键质量特征并行、工艺判定逻辑复杂以及对质量管理追溯性、数据化和持续优化能力的综合要求，本项目构建的智能检测系统采用“视觉感知—算法识别—工艺决策—数据管理—协同反馈”的总体架构，如图1所示。前端通过AI视觉传感器完成关键工位图像采集，算法识别层基于采集数据实现目标检测与状态判定，并结合焊装工艺规则构建分级决策机制，以兼顾产线节拍与判定准确性；同时，系统对检测图像、识别结果、车身身份信息、工位信息及异常状态进行统一记录和结构化管理，形成可追溯的质量数据链。协同反馈模块通过与通信平台集成，实现异常信息的个性化推送与实时预警，有效提升了问题反馈的及时性和现场异常处置的闭环响应能力。通过上述模块的协同运行，系统实现了焊装车间质量控制从单点检测向全过程、数据驱动的智能化管理转变。

图1 智能焊装质量控制系统架构

2.1 视觉感知模块

视觉感知模块是系统实现在线质量检测的前端基础，其核心任务是在高节拍、复杂工况和多工位并行的生产环境下，稳定完成关键质量特征的图像采集，为后续算法识别、工艺决策、数据追溯与异常反馈提供统一、可靠的数据输入。针对检测对象类型多样、安装空间受限、目标尺寸差异明显及节拍要求严格等特点，本项目在感知执行层采用由工业级CCD相机、镜头、光源及触发/通信模块组成的视觉采集单元，并依据不同检测点的检测内容、成像范围及安装条件进行定制化部署。其中，工业相机分辨率最高可达5472×3648PPI，能够获取高质量图像，为螺母/螺柱、VIN码、焊点、孔位及涂胶等关键特征的准确识别提供保障；同时，通过合理配置镜头视场与高均匀性光源，有效降低了焊装现场反光、遮挡及环境波动对成像质量的影响，提升了图像采集的一致性与可重复性。

如图2所示，视觉感知模块覆盖了FE160、ROOF、UB80（含左右件）、MB320和FN240共六个关键工位，形成了面向车身制造主流程的多工位协同视觉检测体系。不同工位分别承担车身骨架成型、关键连接件装配等制造任务，其检测目标也覆盖了结构件定位、连接特征完整性、孔位匹配性及表面工艺质量等多个维度。通过在各个工位进行针对性的视觉布设，系统将质量检测环节自然融入焊装生产过程，使原本依赖单点、离线抽检的检测方式转变为贴合整线节拍的实时在线检测。通过多工位协同部署、统一的触发时序控制及标准化数据管理，系统将分散于各工位的质量信息进行统一感知、识别和管理，能够在车身焊装全过程中及时发现异常、快速定位问题来源并支撑闭环改进，从而提升了整线质量控制的实时性、准确性与智能化水平。

图2 焊装车间产线布局

2.2 基于小样本的良品学习算法

算法识别模块是连接视觉感知与工艺决策的核心环节，其任务是对前端采集的图像进行特征提取、目标识别与状态判定。针对焊装车间缺陷样本获取困难、工况波动明显、检测对象复杂以及现场对检测准确性和响应速度并重的需求，本项目在算法层采用以小样本学习为核心的识别方案，以解决传统深度学习方法对大规模标注数据高度依赖、在工业缺陷检测场景中落地困难的问题。该方法能够在有限样本条件下完成模型训练和快速适配，较好地契合了焊装现场缺陷件低频、偶发、难以系统采集的特点。

在技术路径上，本项目选择“迁移学习+度量学习+原型网络”的组合方案，以在有限数据条件下兼顾识别精度、训练效率与工程可实施性。该方案能够利用少量已标注样本完成类别表征学习，并通过样本间相似性度量实现正常/异常状态的判别，从而满足焊装现场低频缺陷检测的需求。

在数据构建与模型训练方面，以螺柱、孔位、VIN和涂胶等检测对象为例，系统首先采集各类别的良品样本和异常样本，并通过旋转、平移、缩放、亮度扰动和局部遮挡等增强策略扩充训练数据，以模拟现场可能出现的位置变化、光照波动和遮挡情况。同时，模型采用预训练主干网络进行参数初始化，并结合渐进式微调策略，在降低样本需求的同时减少过拟合风险，从而提升模型在少样本条件下的泛化能力和复杂工况下的适应性。

在识别机制上，本项目采用度量学习与原型网络相结合的方式，通过学习样本间的相似性关系，在统一特征空间内实现对正常模式与异常模式的有效区分。针对焊点、拉铆螺母及其他关键检测对象，算法从局部纹理、区域形状到高层语义等多个层次提取特征，以增强对细微异常和复杂缺陷模式的识别能力。同时，系统以支持集样本构建各类别的原型表示，并通过引入注意力机制优化原型聚合过程，使代表性更强的样本在原型生成中获得更高权重，从而提升了类别表征的鲁棒性与判定准确性。系统进一步结合模板匹配与相似度阈值判别方法，对输入样本进行快速比对和异常识别，在有限样本条件下实现了对焊装关键质量特征的高精度检测。

在效果验证方面，本项目选取训练样本数、准确率、召回率和误检率作为评价指标。如表1所示，螺柱为检测对象展示了传统监督学习方法与小样本学习方法之间的训练数据以及效果对比。实验结果表明，在有限样本条件下，本项目所采用的小样本学习方法能够有效完成关键质量特征识别，满足焊装现场在线检测的应用要求。

2.3 融合工艺知识的分级智能决策

在焊装车间质量检测场景中，视觉算法输出的识别结果仅能反映目标对象的表观状态，而无法直接等价于现场工艺放行结论。不同异常对后续工序、整车功能、安全性能及法规符合性的影响程度存在明显差异，若对所有异常统一采取相同处置方式，易引发两类问题：一方面，轻微工艺波动可能造成频繁报警甚至停线，影响产线节拍稳定性；另一方面，涉及关键结构、安全件或法规信息的异常若未被强制拦截，则可能导致不良品流入后续工序，带来重大质量风险。因此，本项目在算法识别基础上，结合焊装工艺规则、质量控制要求及现场处置逻辑，构建了融合工艺知识的分级智能决策模型，实现从“识别结果输出”向“工艺风险判定与闭环动作触发”的转换。

该模型以焊装控制计划、检验标准和现场处置经验为基础，将工艺知识转化为可执行的判定规则，并与视觉识别结果、异常偏离程度及良品学习得到的异常评分进行融合分析。对于每一类检测对象，系统不仅判断其是否满足规范要求，还进一步评估其对后续装配可行性、整车功能、安全法规符合性及返修成本的影响程度，从而形成更符合焊装现场实际的风险分级结果。在此基础上，系统将缺陷划分为低级风险缺陷和高级风险缺陷两类，见表2。低级风险缺陷主要指不影响安全与主要功能、且可在当前工位或短周期内完成返修与复检的异常状态，其处置方式以在线报警、引导返修和结果复核为主；高级风险缺陷则涉及关键结构、安全件、法规信息或具有批量失效风险的异常，系统需触发强制拦截、联锁停机或下线复核，并同步进行升级告警和质量追溯。

在具体实现上，分级决策模型采用工艺知识条款化表达与风险证据融合相结合的方式开展判定。首先，系统依据焊装控制计划、检验标准和现场工艺经验，将工艺知识抽象为可计算条款，每一条款对应特定的检测对象与空间区域，并包含阈值/逻辑条件、关键性权重和处置策略先验。其中，涉及安全与法规符合性的条款（如安全带固定点、关键定位螺母/螺柱及VIN码合规性等）被赋予更高权重；涉及装配可行性、功能完整性及返修成本的条款，则作为分级判定的重要补充依据。

在判定过程中，系统首先对各工艺条款进行阈值匹配和逻辑校验，得到符合性结果及相对阈值边界的偏离程度；其次，针对缺陷样本稀缺、工艺边界难以精确定义的检测项，引入基于良品学习的异常分数作为连续风险证据，以提高系统在边界模糊场景下的初始拦截能力和适配能力；最后，综合条款关键性、偏离程度、异常分数及证据可靠性，对检测结果进行风险分级。对于安全/法规强约束条款，一旦触发即直接判定为高级风险缺陷；其余条款则根据风险程度划分为低级或高级风险，并分别映射为在线报警、引导返修、复检验证或联锁停机等差异化处置动作，如表2所示。通过这种方式，系统既能够对关键缺陷实现有效拦截，又能够避免因一般异常过度处置而对生产节拍造成不必要干扰。

与传统视觉检测系统相比，本案例提出的智能检测系统具有以下优势：

①注重与焊装工艺流程的深度耦合，通过将工艺知识嵌入视觉检测决策逻辑，在保证高生产节拍稳定运行的同时，实现关键质量特征的在线全检与实时判定，有效降低不良品流出风险；

②构建了完整的数据记录与追溯机制，所有检测结果均可形成可回溯的质量数据，为质量追踪与过程优化提供支撑；

③针对缺陷样本难以获取的问题，引入小样本学习技术，在有限数据条件下实现高精度识别，并通过构建模型自优化机制，对低置信度样本进行自动收集并纳入后续训练，实现模型能力的持续迭代提升。

3 系统应用与产线改造实践

为满足焊装现场异常快速响应需求，系统在协同反馈层采用“边缘侧判定+消息队列传输+通信平台推送”的实时架构，如图3所示。具体流程为：前端视觉终端完成图像采集后，在边缘计算节点进行快速识别与风险判定；当识别结果为异常时，系统即时生成包含车身VIN、工位编号、缺陷类型、风险等级、异常图像及建议处置动作的数据包，并通过轻量级消息中间件发送至上位机服务；上位机完成数据入库与规则封装后，调用企业通信平台接口向质检、工艺和班组管理人员推送告警信息。该架构减少了原有人工传递和层级上报过程中的时间损耗。经现场统计，系统从缺陷发生到警报推送的平均时间小于3s，问题响应周期由传统的小时级压缩至分钟级，为现场快速处置提供了有力支撑。

图3 系统整体改进效果对比

在质量追溯的具体实现上，系统围绕关键中间证据及结构化预测结果构建全过程关联链路。首先，在感知执行层，系统通过统一的触发时序与工位ID绑定机制，对各工位采集的图像自动附加工位号、相机号、车型/零件号及时间戳等元数据，形成统一的数据入口。随后，在数据处理层，系统基于PMind智能视觉算法平台输出结构化预测结果，不仅记录OK/NG判定，还同步保存目标类别、置信度、检测框或分割区域、OCR字符区域以及面积、长度/宽度、连通性、形态指标、位置偏移、OCR置信度与可读性等度量信息，并将原图、掩膜、OCR片段等关键中间证据一并组织为结构化证据记录进行序列化存储。在此基础上，决策控制层进一步将结构化预测结果、缺陷分级结论、报警信息、返修确认结果、复检结果及最终处置动作与MES系统进行同步关联。当异常发生时，系统不仅记录缺陷类型和风险等级，还保存对应的图像证据、发生工位、发生时间、责任工序及后续处置过程；对于高级风险缺陷，还可关联停机/下线记录、升级告警信息及质量人员在MES中作出的最终处置决策。由此，系统可基于零件号、时间、工位或缺陷类型等任一维度进行反向检索，实现从单个异常点到对应车身、检测工位、原始图像证据、分级判定依据及处置闭环过程的全过程还原。

如表3所示，系统上线后对焊装主下线场景下的关键质量控制指标形成了显著改善。在质量拦截能力方面，针对结构开裂等高级风险缺陷，系统实现了100%的线下拦截率，确保重大质量问题不流入后续工序。在生产节拍保障方面，依托分级决策机制，系统将低级与高级风险缺陷进行差异化处置，避免了一般性工艺异常对整线运行造成过度干扰，使低级风险缺陷导致的整体产线停线时间下降约85%，显著提升了生产节拍的稳定性。在人员配置方面，系统上线后相关工位质检人员配置缩减10人/双班，现场人力由重复性目检作业转向异常处理、复检验证和工艺优化等更具价值的工作内容，提高了质量管理资源的使用效率。

与此同时，系统在异常响应与数据化管理方面也取得了明显成效。通过协同反馈模块与通信平台的集成，系统可在缺陷发生后3s内将预警信息推送至相关人员，使问题响应周期由小时级缩短至分钟级，显著提升了现场异常处置效率。同时，系统对检测结果、OK/NG图像、风险分级信息及处置记录进行全过程结构化存储，支持按零件、时间、缺陷类型等维度开展质量追溯与统计分析，为后续工艺优化、问题复盘及质量持续改进提供了可靠的数据基础。

综上所述，本项目所构建的智能检测系统有效弥补了传统检测方式在实时性、标准化判定、追溯能力和持续优化等方面的不足，验证了“视觉感知—算法识别—工艺决策—数据管理—协同反馈”架构在焊装车间高节拍、强协同生产场景中的适配性。实践结果表明，该系统在保障产线稳定运行的同时，显著提升了焊装质量控制水平，推动了质量管理由人工经验驱动向数据驱动、由单点检测向全过程闭环控制的转变。

4 结语

针对汽车焊装车间传统质量检测方式在高节拍生产条件下存在的实时性不足、判定标准一致性差、质量追溯能力薄弱、数据利用程度低及持续优化能力不足等问题，本文以某焊装主下线场景为研究对象，围绕多个核心检测节点的关键质量控制需求，构建了一套基于AI视觉的智能检测系统。系统面向螺母/螺柱、VIN码、焊点、孔位及涂胶等关键质量特征，形成了“视觉感知—算法识别—工艺决策—数据管理—协同反馈”的整体技术架构，实现了检测、判定、追溯、分析与反馈的全链路贯通。

未来工作将围绕以下方向展开：一是研究基于边缘计算的模型轻量化与实时自适应优化，进一步提升系统处理速度与柔性；二是探索利用历史检测大数据进行缺陷预测与工艺参数反推，实现从“检测质量”向“预测并保证质量”的跨越；三是将该系统架构拓展至涂装、总装等更多工艺环节，构建覆盖全流程的数字化质量管控体系。

参考文献

[1] 张卫东，冯国.汽车车身焊接技术现状及发展趋势[J].电焊机，2020，50(1)：1-8.

[2] 沈瑞，曹国亮，许赢，等.汽车焊装产线开发中的信息化与智能化趋势[J].汽车工艺师，2024(11)：15-20.

本文为“AI汽车制造业”首发，未经授权不得转载。版权所有，转载请联系小编授权（VOGEL100）。本文作者：尹方玉 汪彬 曹江怀 李家凤 夏涛 曹超，单位：奇瑞汽车股份有限公司。责任编辑龚淑娟，审核人李峥。本文转载请注明来源：AI汽车制造业