汽车零部件的微米级表面缺陷，AI检测有解吗？|产业链观察

日前，扫地机器人巨头追觅一纸公开信宣布进军汽车界，首款豪华纯电产品车型对标布加迪威龙。近年来，包括小米、华为在内的多家企业也大举跨界造车。在看似饱和的汽车市场中，高端车型仍有增量空间，整体潜力亟待深度挖掘。

中国车市增长同步拉动零部件产业规模扩张至5万亿元以上，高效造车、高速量产成为重中之重。比如来势汹汹的小米汽车就因产能问题“卡脖子”。一辆辆下线的汽车背后，离不开高质量的精密零部件。

在高度自动化的汽车工厂中，最快每42秒就有一台新车车身下线；而一道仅10微米的瑕疵，就足以让核心零部件失效，还会影响到整车的安全与性能。这种“牵一发而动全身”的特性，使得零部件检测成为制造链条中最具挑战的环节之一。

高速量产时代：汽零检测备受考验    

当众多汽车零部件企业疯狂追求“质量、效率、成本”的时候，两大检测难题就横在眼前：

Ø 传统模式“拖后腿”：效率与一致性缺失

目前，零部件质量检测仍以传统人工目检为主，难以适应每日数万件的大规模产能需求。与此同时，人工检测易受疲劳、经验差异等主观因素影响，导致对同一缺陷的判断标准不一。此外，传统检测设备如粗糙度仪通常采用单点测量方式，每个测点均需单独定位与校准，面对复杂曲面或大批量检测任务时效率极低，无法满足现代生产的高节拍要求。

Ø 复杂结构“增难度”：微米级精度与特殊表面双重挑战

除检测模式以外，存在于产品本身的材料属性与表面结构特征加大了检测难度。以某TOP3气门企业旗下气门产品为例——该部件长期处于高温、高压、高速冲击及腐蚀性燃气环境中，其气门杆直径、锥面角度等核心尺寸与形位公差需控制在微米级，任何裂纹、划痕等细微缺陷都可能导致发动机出现漏气、气门断裂等严重故障。

    气门，图源：网络

同时，此类零部件的光滑曲面与复杂形态易引发光影干扰。例如，某日系车企发动机的机盖、曲轴、凸轮轴等核心零部件也因金属表面具有光泽、形状复杂易引起光学畸变；在强光照射下，气门的微小凹坑等区域可能被周围高亮光斑掩盖，导致误判，需要更全面的视觉检测解决方案。

ITES深圳工业展《产业链观察》项目组在调研过程中获悉，为寻找汽车零部件质量检测最优解，相关企业纷纷将视角押注在带有AI算法的检测应用方案。

但是，AI从概念到实际应用落地，到底能解决“品控”老大难吗？

AI+赋能：智能检测技术重塑竞争力

AI检测，到底是技术革新还是天价智商税？

从机器视觉系统的迭代升级而言，现代智能检测装备通过多角度、多光源成像技术，有效解决了曲面反光、结构复杂等传统检测痛点；搭配高分辨率工业相机与智能图像处理算法，可实现对零部件尺寸偏差、外观缺陷的自动识别与精准分类。根据中商产业研究院数据统计，2024年中国机器视觉市场规模181.47亿元，同比下滑1.97%，2025年市场规模将超过210亿元。

图源：网络

在AI融合层面，以大模型为代表的算法展现出强大的泛化能力。它们不仅能准确识别常规缺陷（如裂纹、砂眼），更能捕捉人眼难以察觉的微小问题；通过持续学习不同场景下的缺陷样本，AI驱动的光学检测系统可将误检率降低90%以上，大幅降低定制化检测的开发成本与系统复杂度。

产业数据的实时联动，构建全流程质量管控体系。当前，先进检测设备已深度集成至生产线，通过工业机器人与检测单元的协同作业，实现复杂零部件的高精度、高效率自动化检测，能有效解决人工操作的一致性问题。结合多模态融合技术的检测系统可提供更全面的零部件状态信息，为质量追溯与工艺优化提供数据支撑。

以上技术在实际场景中，还有哪些疑难杂症？能在每个环节都发挥出理想效果吗？9月18日，ITES深圳工业展、工创联与钛媒体发起的“产业探链”系列活动将聚焦“汽车产业链与AI检测”主题，届时我们将带您走进广州明珞装备股份有限公司，现场实探自动化示范生产线等，共同探讨AI赋能下的汽车产业链检测工艺与汽车装备升级。席位有限，欢迎扫码详询~