在精密制造领域，AI技术正掀起一场静默的变革。这场变革并非浮于表面的噱头，而是实实在在地改变了生产线的运作方式。以激光焊接检测为例，AI技术的介入让原本依赖人工经验的检测流程，逐步演变为具备自我学习能力的智能系统。这种转变不仅提升了检测精度，更在无形中重塑了整个制造行业的技术逻辑。

在最近的国际供应链博览会上，一套激光焊接在线检测系统给出了直观的答案。这套系统通过AI技术实现了检测精度的显著提升，同时将误判率降低了50%。这种变化并非简单的参数调整，而是检测逻辑的根本性革新。广州德擎光学科技研发的这套系统，凭借其自主研发的专利技术，已经在国内多个高端制造产线中落地应用，成为行业关注的焦点。

△德擎光学激光焊接检测设备在第三届链博会现场展出

激光焊接技术的精密程度，决定了检测系统必须具备极高的灵敏度。这种技术本身具备热输入小、精度高、速度快等优势，但同时也对过程控制提出了更高要求。任何微小的工艺波动都可能引发质量缺陷，这使得检测系统必须具备实时监控和快速响应的能力。

△德擎光学激光焊接在线监测系统的软件界面

在实际应用中，激光焊接过程涉及复杂的物理冶金变化。从熔池动态到热积累，从晶粒生长到气孔形成，每一个环节都可能成为质量隐患。通过监测焊接过程中产生的光辐射，将这些光信号转化为电信号，再借助AI算法进行实时分析，系统能够及时发现异常并发出预警。这种检测方式不仅提升了质量控制的精确度，也显著提高了生产效率。

△德擎光学激光焊接在线监测系统的软件界面

这套系统的研发历程，折射出AI技术在制造业中的深度渗透。从2016年技术团队回国创业开始，德擎光学就将目光锁定在激光焊接检测领域。经过三年的技术积累，团队成功将理论模型转化为实际产品。2019年推出的激光焊接在线缺陷检测仪（WDD），标志着AI技术在精密制造检测领域的初步落地。

随着技术的不断完善，德擎光学逐步构建起完整的检测产品矩阵。从焊前控制到焊后测量，从焦点测量到功率检测，从熔深分析到光学断层扫描，每一种检测手段都针对不同环节的工艺需求。这种产品体系的建立，为AI技术在制造领域的深入应用提供了坚实的支撑。

传统检测方式依赖人工经验建立的基准阈值，这种模式在初期确实能够快速部署。但随着检测精度要求的提升，这种方式的局限性逐渐显现。人工设定的阈值难以覆盖所有可能的工艺波动，导致大量合格品被误判为不合格品，这种现象在行业内被称为"过杀"。

△德擎光学AI降"过杀"效果图

为了解决这个问题，德擎光学采用了深度学习的端到端检测模型。这种模型能够自动学习产线运行数据，构建更精准的检测标准。通过采集真实产线的检测数据，团队建立了覆盖全面的训练数据集，这种数据集不仅包含实际检测结果，还通过算法模拟生成了大量虚拟样本，解决了数据不平衡的问题。

在模型构建过程中，团队采用了多种算法结构，包括卷积神经网络、递归神经网络、随机森林等。这种灵活的算法架构，使得系统能够适应不同产线的检测需求。通过多轮训练和模型集成，最终形成了具备稳定判定能力的智能检测系统。这种系统能够直接应用于产线部署，显著提升了检测效率。

AI技术的介入，不仅改变了检测方式，更拓展了检测的维度。除了降低误判率，系统还能实现全产线的缺陷预警。通过监测焊接质量信号的趋势变化，系统能够及时发现产线参数的异常波动，这种能力将检测从单个工件的判定提升到整个产线的监控层面。

△德擎光学AI融合检测系统功能示意图

随着技术的持续发展，德擎光学正在拓展AI检测系统的应用边界。未来，系统将集成更多功能，如AI物理参数回归、AI缺陷分类等。这些新功能将与现有的焊前控制、焊中监测、焊后测量设备形成数据联动，实现对激光焊接全过程的精准把控。

在数字孪生技术的加持下，AI检测系统能够实现工艺参数的实时优化。这种闭环控制模式，让检测系统不仅能够发现问题，还能主动调整工艺参数，从根本上提升产品质量。目前，德擎光学已服务超过100家客户，5000多台设备在全球客户现场稳定运行。

这种技术的广泛应用，正在重塑中国制造业的质量检测标准。从单一的检测手段到智能系统，从人工经验到AI学习，这种转变不仅提升了检测精度，更让中国制造在精密制造领域树立起新的标杆。随着AI技术的持续深入，这种变革还将带来更多的可能性。