激光焊接作为现代制造业的核心工艺之一，凭借其高能量密度、非接触加工和精密控制等特性，在汽车制造、航空航天、消费电子等领域得到广泛应用。然而，传统激光焊接过程面临焊缝定位精度不足、工艺参数依赖人工经验、质量检测滞后等痛点。

近年来，随着计算机视觉与人工智能技术的深度融合，视觉AI技术正在重塑激光焊接的技术范式。据Marketsand Markets预测，到2027年全球智能焊接市场规模将达86亿美元，年复合增长率13.2%。其中,视觉AI技术将占据35%以上的价值份额，成为产业升级的核心驱动力。

大族激光旗下子公司深圳市大族视觉技术有限公司（以下简称：大族视觉）依托大族激光在全球激光焊接装备领域近三十年的技术沉淀和应用积累，持续深耕智能机器视觉赛道，致力推动视觉AI技术向智能化、自动化和高可靠性方向加速发展。

一、视觉AI的技术原理

通过学习样本数据的内在规律和表示层次，本质就是将数据转换为AI模型的服务，让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。视觉深度学习就是学习2D/3D图像样本中的颜色、纹理、形状等的高维度特征，避免人为手动提取直线、圆等的特征，具有稳定性和一致性高的优点，下图示意深度学习的一般处理流程。

▲深度学习算法的处理流程

二、HV6.0视觉软件平台

随着视觉AI技术的飞速发展，国内智能制造市场持续提升，机器视觉的应用场景不断扩大。大族视觉HV6.0视觉软件平台应运而生，其功能全面升级，结合多核处理器与GPU协同计算架构，深度融合2D、3D视觉技术与AI算法，通过TBB、指令集、GPU等硬件加速处理，支持在线智能调参，拥有智能专家系统和海量数据等，可高效完成缺陷检测、定位引导、OCR字符识别、精密测量等复杂任务。HV6.0视觉软件平台广泛应用于激光加工、PCB制造、3C电子、半导体封装、新能源、汽车制造、物流仓储、医疗设备及食品包装等工业领域，助力推动智能制造和自动化生产。

1.算法性能卓越：集成全栈自研2D、3D及AI算法，结合CPU/GPU加速计算，图像处理速度达100fps@4K分辨率，复杂场景下算法准确率提升30%以上。

2.工具链丰富：集成200+视觉工具包（包括滤波、形态学处理、轮廓分析、模板匹配等），支持图形化拖拽编程与自定义脚本开发，满足柔性化生产需求。

3.环境适应性强：内置动态曝光补偿、多光谱融合及抗抖动算法，可在强反光、低照度、高速运动等极端条件下稳定运行。

4.硬件与系统架构：采用工业级多核CPU+GPU异构计算平台，支持多相机同步触发与海量数据并行处理。模块化设计，兼容GigE Vision、USB3.0、CoaXPress等多种工业相机协议，适配线阵/面阵相机、3D激光传感器等设备。

三、核心应用场景与技术突破

大族视觉凭借在机器视觉领域的不断探索与积累，目前视觉AI技术主要在以下四个核心场景中取得技术突破。

1.焊前深度学习定位

在激光焊接过程中，需要对工作件的位置进行精准定位，以确保焊接质量。传统定位方法通常依赖于人工视觉或者机械测量，这不仅效率低下，还容易受到人为误差和环境干扰的影响。视觉AI技术可以通过图像识别对工作件进行自动定位。例如，分析焊接工艺卡或视频图像中的铆钉位置，利用深度学习算法快速定位目标区域。这种方法不仅提高了定位的准确性，还显著减少了人工干预。

-典型案例：柔性金属编织带定位

▲柔性编织带深度学习定位效果

该项目中由于来料及编织工艺的影响，金属编织带的产品形态尺寸多变且共存，难以用单一的形状特征算法（比如模板匹配）兼容。采用自研Anchor-Free的深度学习算法，采集不同形态的编织带样本进行训练，兼容不同形态的金属编织带的定位，满足现场焊前定位检测的需求。

2.焊后焊缝质量检测

焊后焊缝质量检测焊后焊缝表面的典型缺陷（如裂纹、气孔、夹渣、焊炸、针孔等），评估焊缝的连续性、均匀性及几何尺寸（宽度、余高）是否符合工艺标准。

-典型案例：密封钉焊后缺陷多模态检测

焊缝检测中2D图像（如RGB或灰度图）擅长捕捉焊缝表面的颜色、纹理异常（裂纹、夹渣、氧化色差等），但无法量化缺陷的深度（如气孔内部尺寸）、焊缝的几何形变（凹陷高度、坡口填充不足）等三维特征；并且在金属反光、油污、光照不均、焊烟残留等噪声可能导致2D图像误判，而3D点云或深度图可通过几何结构分离噪声与真实缺陷。

大族视觉在该密封钉检测项目中，将配准后的2D图像和3D图像同时送入深度学习网络，模型同时学习RGB的形态颜色纹理特征以及3D图像中的深度形态特征，避免了单一传感器物理原理上的缺陷，图3是密封钉多模态缺陷检测的结果。

▲密封钉多模态缺陷检测

3.视觉深度学习缺陷数据生成

在真实生产环境中，合格品数量远多于缺陷品，且缺陷形态多样（如裂纹、划痕、污渍等），通过深度学习缺陷样本生成算法，可低成本扩展训练集，覆盖不同尺寸、位置、纹理的缺陷变体，缓解模型因样本不足导致的过拟合及漏检风险。此外，生成可控的缺陷数据能模拟极端罕见案例，强化模型对小概率异常特征的敏感性，大幅提升工业质检系统在复杂场景下的稳定性和可靠性。

-典型案例：发动机缸体缺陷数据生成

发动机这类大重量的工件，本身样品数量有限，缺陷样本更加少，参数量最少的深度学习算法都可能不满足收敛的需求。针对这类项目的检测需求，大族视觉研发了缺陷样本生成的深度学习算法，从有限的缺陷数据中学习缺陷的形态、颜色、纹理特征，生成海量的缺陷数据，还可以单独针对某一类缺陷单独进行增强，避免数据样本不均衡的情况。图4示该项目中的缺陷数据生成结果。

▲缺陷样本生成算法示意

4.集成2D、3D的统一深度学习训练平台

-产品：HV-UniAI深度学习训练平台

为满足AI项目评估及现场实施的需求，大族视觉自主研发统一的深度学习训练平台HV-UniAI。该平台集成目标检测、分割、分类、异常检测等AI算法；包含2D/3D数据标注、清洗、模型训练、导出部署等功能；目的是降低AI算法的使用复杂度和入门门槛，“会点鼠标就会用AI”；基于该平台，技术支持工程师即可进行深度学习项目的评估及客户现场模型版本快速迭代，满足现场工艺多变的需求。

▲HV-UniAI深度学习训练平台

四、行业应用与发展趋势

大族视觉人工智能技术正以"大模型+多模态"为核心引擎，重塑激光焊接的智能化边界。基于Transformer架构的视觉大模型，通过海量焊接缺陷数据预训练，显著提升微小气孔、裂纹等微观缺陷的跨场景泛化识别能力；多模态感知系统则打破传统单一视觉维度，融合可见光、3D、红外等多源数据，构建"超感官认知"网络。当前技术发展呈现出三大方向：

1.焊缝缺陷检测多模态标准数据集：集成2D和3D线扫等传感器，构建百万级以上的公开数据集，携手业内有识之士共同解决精密焊接行业痛点；

2.多模态数据融合技术：基于标准数据集，研发融合2D+3D的视觉检测算法，解决单一传感器图像中焊缝缺陷检测算法漏检过检问题；

3.迁移学习、小样本收敛的深度学习算法：自研多模态的深度学习检测分割算法，训练百万级样本数据库下的焊缝缺陷检测细分场景中大模型，实现百张以内的小样本迁移学习、快速收敛。

当机器视觉遇见智能制造，不仅带来了微观尺度上的工艺革新，更在宏观层面推动着制造业的数字化转型。作为工业视觉赛道的领先企业，大族视觉已赋能百余家制造企业，凭借行业领先的视觉AI新技术正在重新定义激光焊接的质量标准与效率极限。