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允中發(fā)自凹非寺量子位|公眾號QbitAI

精密制造行業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)線，講求精準與穩(wěn)定，向來是硬科技的競技場。在這輪AI重塑千行百業(yè)的浪潮中，可能沒有比精密制造更適合AI改造的場景了。

在7月北京舉辦的第三屆國際供應鏈博覽會上，一套激光焊接在線檢測系統(tǒng)展示了AI+先進制造檢測的真實落地效果：

基于深度學習的AI檢測模型，焊接檢測“過殺”率降低了50%，且實現(xiàn)了更智能的故障診斷，使得產(chǎn)線檢測精度和生產(chǎn)效率大幅提升。

這套激光焊接在線檢測系統(tǒng)由廣州德擎光學科技研發(fā)，搭載自主研發(fā)的AI與光電檢測深度融合的專利檢測技術，包括AI參數(shù)調節(jié)、AI降過殺、AI故障診斷等功能，目前已被國際頭部消費電子客戶的產(chǎn)線采用。

△德擎光學激光焊接檢測設備在第三屆鏈博會現(xiàn)場展出

加工越精密，過程控制越嚴苛

激光焊接具有熱輸入小、精度高、速度快等特性，是精密制造的關鍵工藝。也正由于激光焊接具備高精密特性，因此微小的過程異常也可能造成質量缺陷。

激光焊接涉及復雜的物理冶金過程，如熔池動態(tài)、熱積累、晶粒生長等，過程中易產(chǎn)生氣孔、裂紋、翹曲變形等缺陷。由于激光焊接過程呈現(xiàn)明顯的多光譜輻射特性，可見光波段表征金屬蒸汽噴發(fā)量和飛濺程度，反射激光表征工件對激光的吸收情況，近紅外波段則反映熔池的溫度波動情況。通過實時監(jiān)測焊接過程中產(chǎn)生的光輻射，并將光輻射轉化為電信號，再對電信號進行實時分析與異常識別，及時發(fā)出告警，從而輔助實現(xiàn)過程干預與質量控制，降低缺陷發(fā)生率。

△德擎光學激光焊接在線監(jiān)測系統(tǒng)的軟件界面

這是德擎光學激光焊接在線監(jiān)測系統(tǒng)的軟件界面，光電信號能反映焊接的狀態(tài)以及過程中有無缺陷的產(chǎn)生。

德擎光學采用的這一套面向激光焊接的光電檢測方案，雛形始自2016年底。彼時，國內還沒有生產(chǎn)激光焊接傳感器的廠商，德擎光學聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術總監(jiān)白天翔博士等人決定回國創(chuàng)業(yè)。公司創(chuàng)立后的2-3年時間，專注于將技術、概念原型甚至學術理論轉化成產(chǎn)品。2019年，激光焊接在線缺陷檢測儀（WDD）面世。

此后，針對激光焊接流程不同環(huán)節(jié)的需要，德擎光學將產(chǎn)品矩陣拓展至焊前控制、焊中監(jiān)測與焊后測量，相繼推出激光焦點測量儀LFS、激光功率檢測儀LPM、激光焊接過程熔深測量儀WDM、光學斷層掃描測量儀OTS等。

用AI革新傳統(tǒng)焊接檢測算法

傳統(tǒng)的光電探測對焊接過程的檢測算法，一般是通過比對當前焊接信號與正常信號生成的基準，提取差異并計算如信號的波動極限、平均偏移量、方差等信號特征，然后依據(jù)是否超出設定閾值范圍進行缺陷檢出。

該檢測方式的優(yōu)勢是初期僅需少量數(shù)據(jù)便可建立基準設定閾值，便于快速部署，可以區(qū)分絕大部分合格（OK）和不合格（NG）信號。但劣勢也很明顯——檢測精度和效率都高度依賴人工經(jīng)驗，無法如計算機一樣遍歷所有特征閾值范圍組合，對于波形相近的樣品判定無能為力，導致一定比例的合格（OK）工件被誤判為NG工件（即“過殺”）。

為了突破傳統(tǒng)檢測瓶頸，德擎光學采用基于深度學習的端到端模型進一步提升檢測的準確率。

基于激光焊接缺陷檢測系統(tǒng)WDD在真實產(chǎn)線在線采集的加工結果，德擎光學研發(fā)團隊構建了高覆蓋、高標簽質量的產(chǎn)線數(shù)據(jù)集，并以此訓練出一個“取于產(chǎn)線，用于產(chǎn)線”的智能檢測系統(tǒng)。在實際應用中，NG數(shù)據(jù)樣本往往難以獲得，而德擎光學團隊得益于多年來對激光焊接機理的深入研究，以及對產(chǎn)線NG信號關聯(lián)的故障模式分析，實現(xiàn)僅需要至少50個NG樣本，生成超過50,000個模擬NG樣本的數(shù)據(jù)增強算法，解決了AI模型訓練的數(shù)據(jù)不平衡問題。

依據(jù)以上產(chǎn)線數(shù)據(jù)與深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡設計思路，團隊構建了一個面向焊接缺陷檢測的AI模型。其模型框架靈活，可拓展包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、隨機森林（RF）、支持向量機（SVM）等多種算法結構。

團隊應用真實產(chǎn)線NG數(shù)據(jù)對模型進行多輪訓練，使其學習得到的缺陷分布貼近實際工況下的缺陷分布，最終得到一個子模型；重復這一步，則得到多個子模型，隨后采用集成模型方法，將多個子模型集成為統(tǒng)一的機器學習模型。該模型經(jīng)多輪驗證，已具備穩(wěn)定判定數(shù)據(jù)符合性的能力，可直接應用于產(chǎn)線部署。

經(jīng)過訓練后，AI選取WDD在線監(jiān)測的NG結果，進行智能再判，更新判定結果提升判定準確性。至此，AI模型成功應用于激光加工過程的缺陷檢測，輸出缺陷判定結果（OK/NG）、缺陷類型及工藝改進措施。

△德擎光學AI降“過殺”效果圖

除了降“過殺”，AI融合檢測還應用于激光焊接故障診斷，通過監(jiān)測批量工件的激光焊接質量的信號趨勢，靈敏感知產(chǎn)線變化和加工參數(shù)異常，從單個工件缺陷檢測進階到全產(chǎn)線缺陷預警，實時調整產(chǎn)線參數(shù)，提升產(chǎn)線良率。

AI給先進制造檢測帶來更多可能性

據(jù)德擎光學聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術總監(jiān)白天翔博士介紹，德擎光學的AI融合檢測還將陸續(xù)推出更多功能，包括AI物理參數(shù)回歸、AI缺陷分類等，并與焊前控制、焊中監(jiān)測、焊后測量多款光學傳感器數(shù)據(jù)打通，實現(xiàn)對激光焊接焦點、熔深、功率、焊縫形貌等維度的全方位全鏈條精準檢測。

與此同時，德擎光學將進一步提升AI融合檢測的功能表現(xiàn)，并通過數(shù)字孿生技術實現(xiàn)工藝參數(shù)的實時閉環(huán)優(yōu)化。

目前，德擎光學已服務100余家客戶，有5000多臺設備在全球客戶現(xiàn)場運行。作為國內領先的先進制造檢測及控制技術專家，德擎光學為消費電子、動力電池、汽車、家電、航空航天等行業(yè)客戶提供激光焊接質量全過程監(jiān)控解決方案。隨著這套AI融合檢測系統(tǒng)在更多領域的應用和普及，中國智造正在激光焊接領域樹立起新的質量檢測標桿。

免責聲明：本文內容由開放的智能模型自動生成，僅供參考。