AI+制造：质检变智检

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工业机器人正以“智慧之眼”重塑质量检测的边界，质检正在变智检。机器视觉、数据算法、多模态融合技术，成为推动传统质检向高效、精准、自适应的智检模式升级的“功臣”。

“机器人质检员”纷纷上岗

在上汽通用五菱汽车股份有限公司（简称“上汽通用五菱”）车间，钢铁交响曲中，质检机器人如同资深的外科医生，展开毫米级诊疗。当机械臂将钢板焊接成车身骨架时，搭载红外热成像仪的机器人会扫描每处焊点，精准揪出潜伏的虚焊暗疾———那些肉眼不可见却可能让车身强度打折的金属皲裂。而在总装车间，配备激光雷达的检测系统正对整车进行三维CT扫描，从车门缝隙到轴距偏差，任何异样都逃不过检测的法眼，确保每辆驶下生产线的汽车都严丝合缝。

质检正在变智检，机器视觉、数据算法、多模态融合技术，成为推动传统质检向高效、精准、自适应的智检模式升级的“功臣”。

在蔚来汽车工厂“天瞳”新车质量智能检测中，自适应机器人正在检测。“机器人质检员”首先选取对应充电枪，移至充电口进行视觉粗定位，随后像人类质检员一样插拔充电枪，对电流、可容忍插拔力等精细检测。通过热成像检测新车座椅、方向盘等部件的加热功能。用视觉算法扫描检测座椅的皮质、颜色、缝线和车机配置。完成三步只需48秒，效率提升48%。

安川首钢研发的机器人AI视觉检测系统，拥有“火眼金睛”。过去老师傅拿着放大镜挨个查焊点、数螺孔，现在0.3秒就能搞定———将地板加强组件上的焊点、螺母、螺孔、光孔等数十个目标扫完。光线暗点，甚至被挡住了半边，照样精准识别。准确率高达99.5%。既能给每个零件发“身份证”全程追溯，还能自动统计缺陷数据。

球罐是保障丙烯储存安全运行的“心脏”。传统球罐检验依赖人工攀爬与脚手架搭设，不仅效率低下，作业环境和复杂的曲面检测盲区更暗藏安全隐患。烟台特检验特种设备院将机器人打磨焊缝、机器人磁粉检测球罐技术应用于特种设备定期检验。采用自动爬行磁粉探伤机器人配合自动打磨机器人方案，让机器人可以磁吸贴合壁面，并实现远程精准操控，覆盖人工难以触及的检测死角。

质检机器人是最具应用价值的方向之一

日前发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指出，大力推进人工智能规模化商业化应用。“人工智能+”工业行动的核心在于构建覆盖设计、生产、运营的全链条智能体系，通过技术赋能与生态协同实现制造业的质效升级。中国计量大学副校长王斌锐认为，质检机器人是“AI+制造”中最具应用价值的方向之一，既是推动制造业质量提升的关键抓手，也是推动产业智能化升级的重要突破口。随着算法、传感器与算力的不断进步，质检机器人将在更多行业和更多环节实现规模化应用。目前除在电子、汽车、装备制造等领域已经开始落地，质检机器人还广泛用于新能源电池检测、食品与药品包装检测、高端装备制造检测。

通过集成高分辨率摄像头、3D激光扫描、红外传感等感知设备，结合机器视觉与智能算法，质检机器人可以实现对零部件、整机产品的尺寸检测、外观检测和缺陷识别。

业内人士表示，当前汽车制造的质检环节仍依赖大量人工目视检查，平均每台车需耗费2.3个工时。早在5年前，上汽通用五菱就采用工业机器人和协作机器人，配合视觉相机进行车辆外观装配质量，以及焊接、涂胶等过程质量的检测。目前，上汽通用五菱一个车间配备15台左右的质检机器人。“刚开始调试的时候问题比较多，多数集中在机器人的定位准确度和视觉识别率上，但通过一段时间的运行和学习后，相同的问题就不会再次发生。”上汽通用五菱制造与群控制算法经理潘志兴说。

在谈及使用感受时，潘志兴表示，虽然检测的准确性和一致性提高了，但是效率和灵活性仍有待提升。“人工检测可以快速定位出现问题的位置，检测机器人则必须按照程序一个动作、一个动作完成，逐一排查，不像人的动作那么顺畅、灵活，特别是在复杂曲面检测和柔性装配环节，机器人的关节自由度仍需要加强”。

在质检环节，上汽通用五菱使用的是国产机器人。潘志兴表示，在工业机器人采购决策中，性价比与性能是考虑的核心元素。性价比体现为投资回报率与全生命周期成本的平衡，需综合考量设备价格、维护费用及产出效率；性能则涵盖运动精度、负载能力及系统稳定性，目前国产工业机器人性价比有待提高。

质检机器人关键要实用+耐用

持续应用是王道。通过海量真实场景数据的迭代反馈，驱动算法模型不断优化，最终实现检测精度与适应能力的螺旋式提升。目前质检机器人深入应用需要解决哪些问题？王斌锐总结，第一，检测环境复杂性高。实际生产线往往存在光照变化、振动干扰、产品种类多样化等问题，这对视觉识别算法的鲁棒性提出了更高要求。第二，算法泛化能力不足。许多检测算法依赖于大规模标注数据，但工业缺陷数据稀缺且难以覆盖全部情况，导致算法在新工艺、新材料条件下容易失效。第三，实时性与算力的平衡。在高速生产线上，机器人需要完成毫秒级检测与决策，这对边缘算力提出挑战。第四，系统集成与成本。质检机器人需要与MES、ERP等制造执行系统对接，并且在可靠性和成本控制之间找到平衡，才能大规模推广。

机器视觉是质检机器人的核心感知系统，如同“智慧之眼”。王斌锐表示，目前，机器视觉创新集中在三个方向。一是多模态融合，通过可见光、红外、超声、X射线等多源传感器数据的综合处理，提升检测的全面性与准确率；二是小样本学习与无监督学习，以解决工业缺陷数据不足的问题，使得机器人能够在有限样本甚至无标签数据条件下实现高效学习；三是边缘智能化，将更多的推理与决策功能下沉到本地硬件，保证检测的实时性。

当前工业质检正向“移动化+AI化”演进，海康机器人通过开放生态降低技术门槛，与奥普特、商汤等企业形成互补，共同推动智能质检普及。9月17日，海康机器人聚焦工业物流自动化深化进程中的核心挑战，发布三款产品，能够应对非标场景挑战、降低集成与仿真成本、实现小微场景快速柔性部署。

菲特以“AI+光学”为核心，自主研发智能感知、决策与执行技术，覆盖高反表面检测、结构光测量、多角度光学融合、3D超动态融合、高性能自研算子等维度，为工业高精度检测与高效落地提供技术支撑。

天准科技在智能检测领域具有深厚的技术积累，工业视觉算法平台已实现亚微米级检测精度，并成功应用于晶圆套刻误差检测。

视比特机器人专注于AI+3D视觉产品、工业智能软件及智慧工厂解决方案，核心产品和解决方案已在全球大规模交付，主要应用于重工、汽车、锂电、光伏等行业。

据视比特机器人AI中台平台总监刘翔介绍，视比特机器人在算法鲁棒性方面进行了创新，通过多模态数据融合和强云AIOS快速迭代系统，解决了复杂场景和多工艺变化带来的问题；针对数据稀缺问题，视比特机器人研发了基于深度学习的异常检测模型，只需学习正常样本即可检出异常情况，减少了对数据量的需求。此外，视比特机器人研发的翔云平台提供模型快速迭代系统，从数据采集到部署上线实现全流程自动化运维和标准化，大幅提升了算法开发效率。

视比特机器人视觉检测事业部总经理邓俊杰表示，视比特检测系统已经在敏实集团、奇瑞汽车和赛力斯等大型企业规模应用。该系统的投资回报周期约为一年半，客户接受度高，复购率高。以电池盒检测为例，视比特检测系统能够检测三维空间尺寸和焊接质量，问题检出率达到98%以上，比人工检测高出近20%；在测量类任务中，速度比人工快20倍；在质检任务中，虽然单次检测时间略长于人工，但提供了可靠、可追溯的检测结果，能够通过缺陷分类和统计帮助客户优化生产工艺，使生产合格率提高到98%至99%。

王斌锐认为，随着机器视觉算法与硬件的进步，质检机器人将进一步走向“全流程覆盖”，不是单点检测工具，而是成为生产线智能质量控制系统的一部分，实现从“事后检测”向“过程监控+预测预警”的转变。

作者：杨光