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激光焊接作為現代制造業的核心工藝之一，憑借其高能量密度、非接觸加工和精密控制等特性，在汽車制造、航空航天、消費電子等領域得到廣泛應用。然而，傳統激光焊接過程面臨焊縫定位精度不足、工藝參數依賴人工經驗、質量檢測滯后等痛點。

近年來，隨著計算機視覺與人工智能技術的深度融合，視覺AI技術正在重塑激光焊接的技術范式。據Marketsand Markets預測，到2027年全球智能焊接市場規模將達86億美元，年復合增長率13.2%。其中,視覺AI技術將占據35%以上的價值份額，成為產業升級的核心驅動力。

大族激光旗下子公司深圳市大族視覺技術有限公司（以下簡稱：大族視覺）依托大族激光在全球激光焊接裝備領域近三十年的技術沉淀和應用積累，持續深耕智能機器視覺賽道，致力推動視覺AI技術向智能化、自動化和高可靠性方向加速發展。

一、視覺AI的技術原理

通過學習樣本數據的內在規律和表示層次，本質就是將數據轉換為AI模型的服務，讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。視覺深度學習就是學習2D/3D圖像樣本中的顏色、紋理、形狀等的高維度特征，避免人為手動提取直線、圓等的特征，具有穩定性和一致性高的優點，下圖示意深度學習的一般處理流程。

▲深度學習算法的處理流程

二、HV6.0視覺軟件平臺

隨著視覺AI技術的飛速發展，國內智能制造市場持續提升，機器視覺的應用場景不斷擴大。大族視覺HV6.0視覺軟件平臺應運而生，其功能全面升級，結合多核處理器與GPU協同計算架構，深度融合2D、3D視覺技術與AI算法，通過TBB、指令集、GPU等硬件加速處理，支持在線智能調參，擁有智能專家系統和海量數據等，可高效完成缺陷檢測、定位引導、OCR字符識別、精密測量等復雜任務。HV6.0視覺軟件平臺廣泛應用于激光加工、PCB制造、3C電子、半導體封裝、新能源、汽車制造、物流倉儲、醫療設備及食品包裝等工業領域，助力推動智能制造和自動化生產。

1.算法性能卓越：集成全棧自研2D、3D及AI算法，結合CPU/GPU加速計算，圖像處理速度達100fps@4K分辨率，復雜場景下算法準確率提升30%以上。

2.工具鏈豐富：集成200+視覺工具包（包括濾波、形態學處理、輪廓分析、模板匹配等），支持圖形化拖拽編程與自定義腳本開發，滿足柔性化生產需求。

3.環境適應性強：內置動態曝光補償、多光譜融合及抗抖動算法，可在強反光、低照度、高速運動等極端條件下穩定運行。

4.硬件與系統架構：采用工業級多核CPU+GPU異構計算平臺，支持多相機同步觸發與海量數據并行處理。模塊化設計，兼容GigE Vision、USB3.0、CoaXPress等多種工業相機協議，適配線陣/面陣相機、3D激光傳感器等設備。

三、核心應用場景與技術突破

大族視覺憑借在機器視覺領域的不斷探索與積累，目前視覺AI技術主要在以下四個核心場景中取得技術突破。

1. 焊前深度學習定位

在激光焊接過程中，需要對工作件的位置進行精準定位，以確保焊接質量。傳統定位方法通常依賴于人工視覺或者機械測量，這不僅效率低下，還容易受到人為誤差和環境干擾的影響。視覺AI技術可以通過圖像識別對工作件進行自動定位。例如，分析焊接工藝卡或視頻圖像中的鉚釘位置，利用深度學習算法快速定位目標區域。這種方法不僅提高了定位的準確性，還顯著減少了人工干預。

-典型案例：柔性金屬編織帶定位

▲柔性編織帶深度學習定位效果

該項目中由于來料及編織工藝的影響，金屬編織帶的產品形態尺寸多變且共存，難以用單一的形狀特征算法（比如模板匹配）兼容。采用自研Anchor-Free的深度學習算法，采集不同形態的編織帶樣本進行訓練，兼容不同形態的金屬編織帶的定位，滿足現場焊前定位檢測的需求。

2. 焊后焊縫質量檢測

焊后焊縫質量檢測焊后焊縫表面的典型缺陷（如裂紋、氣孔、夾渣、焊炸、針孔等），評估焊縫的連續性、均勻性及幾何尺寸（寬度、余高）是否符合工藝標準。

-典型案例：密封釘焊后缺陷多模態檢測

焊縫檢測中2D圖像（如RGB或灰度圖）擅長捕捉焊縫表面的顏色、紋理異常（裂紋、夾渣、氧化色差等），但無法量化缺陷的深度（如氣孔內部尺寸）、焊縫的幾何形變（凹陷高度、坡口填充不足）等三維特征；并且在金屬反光、油污、光照不均、焊煙殘留等噪聲可能導致2D圖像誤判，而3D點云或深度圖可通過幾何結構分離噪聲與真實缺陷。

大族視覺在該密封釘檢測項目中，將配準后的2D圖像和3D圖像同時送入深度學習網絡，模型同時學習RGB的形態顏色紋理特征以及3D圖像中的深度形態特征，避免了單一傳感器物理原理上的缺陷，圖3是密封釘多模態缺陷檢測的結果。

▲密封釘多模態缺陷檢測

3. 視覺深度學習缺陷數據生成

在真實生產環境中，合格品數量遠多于缺陷品，且缺陷形態多樣（如裂紋、劃痕、污漬等），通過深度學習缺陷樣本生成算法，可低成本擴展訓練集，覆蓋不同尺寸、位置、紋理的缺陷變體，緩解模型因樣本不足導致的過擬合及漏檢風險。此外，生成可控的缺陷數據能模擬極端罕見案例，強化模型對小概率異常特征的敏感性，大幅提升工業質檢系統在復雜場景下的穩定性和可靠性。

-典型案例：發動機缸體缺陷數據生成

發動機這類大重量的工件，本身樣品數量有限，缺陷樣本更加少，參數量最少的深度學習算法都可能不滿足收斂的需求。針對這類項目的檢測需求，大族視覺研發了缺陷樣本生成的深度學習算法，從有限的缺陷數據中學習缺陷的形態、顏色、紋理特征，生成海量的缺陷數據，還可以單獨針對某一類缺陷單獨進行增強，避免數據樣本不均衡的情況。圖4示該項目中的缺陷數據生成結果。

▲缺陷樣本生成算法示意

4. 集成2D、3D的統一深度學習訓練平臺

-產品：HV-UniAI深度學習訓練平臺

為滿足AI項目評估及現場實施的需求，大族視覺自主研發統一的深度學習訓練平臺HV-UniAI。該平臺集成目標檢測、分割、分類、異常檢測等AI算法；包含2D/3D數據標注、清洗、模型訓練、導出部署等功能；目的是降低AI算法的使用復雜度和入門門檻，“會點鼠標就會用AI”；基于該平臺，技術支持工程師即可進行深度學習項目的評估及客戶現場模型版本快速迭代，滿足現場工藝多變的需求。

▲HV-UniAI深度學習訓練平臺

四、行業應用與發展趨勢

大族視覺人工智能技術正以"大模型+多模態"為核心引擎，重塑激光焊接的智能化邊界。基于Transformer架構的視覺大模型，通過海量焊接缺陷數據預訓練，顯著提升微小氣孔、裂紋等微觀缺陷的跨場景泛化識別能力；多模態感知系統則打破傳統單一視覺維度，融合可見光、3D、紅外等多源數據，構建"超感官認知"網絡。當前技術發展呈現出三大方向：

1.焊縫缺陷檢測多模態標準數據集：集成2D和3D線掃等傳感器，構建百萬級以上的公開數據集，攜手業內有識之士共同解決精密焊接行業痛點；

2.多模態數據融合技術：基于標準數據集，研發融合2D+3D的視覺檢測算法，解決單一傳感器圖像中焊縫缺陷檢測算法漏檢過檢問題；

3.遷移學習、小樣本收斂的深度學習算法：自研多模態的深度學習檢測分割算法，訓練百萬級樣本數據庫下的焊縫缺陷檢測細分場景中大模型，實現百張以內的小樣本遷移學習、快速收斂。

當機器視覺遇見智能制造，不僅帶來了微觀尺度上的工藝革新，更在宏觀層面推動著制造業的數字化轉型。作為工業視覺賽道的領先企業，大族視覺已賦能百余家制造企業，憑借行業領先的視覺AI新技術正在重新定義激光焊接的質量標準與效率極限。