焊缝视觉质检系统：气孔与裂纹自动识别定制交付

客户是汽车零部件代工厂，原有焊缝质检靠工人目检+抽检，每条产线配 2 名质检员，月均漏检率 3.2%，下游装配线投诉频发。 我们落地分三块。硬件端用 5MP 工业面阵相机+环形低角度光源，配合电动滑台做焊缝全段扫描，单件采集 8~12 张图；算法端基于改进 YOLOv8-seg 做缺陷分割，气孔、裂纹、未焊透三类合并为多标签分类头，mAP@0.5 跑到 0.94；部署端用边缘工控机配 NVIDIA Jetson Orin Nano，单帧推理 80ms，整条焊缝出结果不超过 3 秒。 中间踩过几个坑值得说：初期只采 300 张样本，模型在车间实跑召回率只有 71%，后来针对性补了 1200 张困难样本（含反光、油污、飞溅干扰），召回率提到 97.6%；车间强反光导致误报偏高，我们在光源罩里加了偏振片，过曝误报减少约 60%；客户原 MES 只开放了 HTTP 接口，我们额外做了一个轻量数据上报服务，把 OK/NG 结果和缺陷图同步回 MES，没动客户既有系统。 最终交付：单件检测耗时从 45 秒降到 3 秒，漏检率压到 0.4% 以下，质检员从每线 2 人减到 1 人复核，月节省人力成本约 4 万元。