在高端制造領域（如汽車、航空航天、新能源等），焊縫質量直接影響產品的結構強度和使用壽命。傳統人工檢測效率低、主觀性強，而X射線、超聲波等常規手段存在成本高、操作復雜等問題。隨著激光焊接技術的普及，基于激光視覺的焊縫缺陷檢測技術憑借其高精度、非接觸、實時性強等優勢，成為行業突破痛點的新方向。
一、常見焊縫缺陷類型及影響
1. 氣孔與夾渣：焊接過程中氣體殘留或雜質混入，導致焊縫內部空洞或夾雜物，降低結構強度。
2. 裂紋：熱應力集中或材料不匹配引發微裂紋，可能引發斷裂風險。
3. 未熔合與咬邊：激光能量不足或路徑偏移導致母材未充分熔合，或焊縫邊緣凹陷，影響密封性。
4. 表面缺陷：如焊瘤、凹陷等，雖不直接危害結構，但可能成為應力集中點。
二、傳統檢測方法的局限性
1. 目視檢測：依賴經驗，難以發現內部缺陷，效率低。
2. X射線檢測：設備昂貴，存在輻射風險，且對微小裂紋靈敏度不足。
3. 超聲波檢測：需耦合劑，對表面粗糙焊縫適用性差。
三、激光焊縫跟蹤與缺陷檢測原理
基于激光視覺的檢測系統由高精度傳感器、圖像處理單元和算法模塊構成，其核心流程如下：
1. 三維形貌采集
通過激光線結構光投射焊縫表面，結合工業相機捕捉反射光條紋，利用三角測量原理重建焊縫的三維形貌（包括高度、寬度、熔深等參數）。
2. 特征提取與分類
采用邊緣檢測、灰度分析等算法提取焊縫幾何特征，結合深度學習模型對缺陷類型進行分類識別。
3. 實時反饋與控制
檢測結果同步反饋至焊接設備，動態調整激光功率、焊接速度等參數，實現“檢測-修正”閉環控制。
四、關鍵技術突破
1. 高精度傳感技術
- 采用藍激光（450nm）或短波紅外光源，提升抗弧光、煙塵干擾能力。
- 點云去噪算法優化，確保復雜工況下的數據穩定性。
2. 智能算法優化
- 結合遷移學習，利用少量樣本快速適配不同焊縫類型（如搭接、角接、對焊）。
- 引入數據增強技術，解決實際生產中缺陷樣本不足的問題。
3. 多傳感器融合
集成熱成像儀監測溫度場分布，結合視覺數據綜合評估焊接質量，降低誤檢率。
五、工業應用案例
1. 新能源動力電池焊接
在鋰電池頂蓋密封焊中，系統可實時檢測0.1mm級氣孔，并將缺陷率從1.5%降至0.2%以下。
2. 汽車車身焊接
針對鍍鋅鋼板的高反射表面，通過自適應曝光技術實現咬邊缺陷的精準識別，漏檢率小于0.5%。