“AI不再是未来概念”重塑工业测量与质量控制新范式

 

AI 技术正在改变质量控制。在我的设想中，未来的自动化系统可以提高效率、减少人工操作，并通过互联流程和质量数据来简化生产，从而实现顺畅运营。”蔡司工业质量解决方案的AI负责人Christian Wojek作出了以上研判。

事实上，随着全球制造业向智能化与高效率转型，AI技术已成为推动工业测量与质量控制实现革命性跃迁的关键引擎。行业正从过去依靠人工、分散的质量抽检模式，迈向以数据驱动、全程智能监控为核心的新范式。这不仅是为了应对成本压力与技能短缺的现实挑战，更是实现生产流程自动化、可追溯与闭环优化的未来路径。

近期，Christian Wojek就围绕AI如何塑造工业测量和质量控制的未来，分享了自己的见解。

他拆解了AI赋能工业质控的核心逻辑，揭示了两大核心趋势：一是AI技术已从实验室走向生产线，与计算机断层扫描（CT）、显微镜等工业设备深度融合，能够处理复杂成像、提升缺陷识别精度与效率；二是通过如Festo等落地案例，证明了AI可帮助企业在多样化产品生产中实现质量分析的标准化与自动化，打通从检测到工艺优化的数据闭环。

最终，他认为，面向“黑暗工厂”的自主检测愿景，AI正在重新定义质量控制的边界，助力制造业构建更敏捷、可靠且可持续的竞争优势。

 

行业转型：质量控制转向“全程智能监控”

随着行业转型，质量控制已从传统“事后抽检”转向“全程智能监控”。以往，质量控制主要依赖计量室中由计量专家主导的尺寸测量应用，如今已逐渐转向融入生产流程的自动化检测与计量。这一转变的核心目的在于提高效率和实现自动化。

Christian Wojek认为，采用AI技术的主要因素包括提高生产效率、减少出错、应对价格压力和技术工人短缺等挑战。客户正在寻求高质量、全自动、高精度和灵活的解决方案。借助蔡司丰富的行业经验，我们能够成为值得信赖的合作伙伴，提供全面易用的AI解决方案，以满足各个行业的多样化需求。

 

客户使用蔡司软件进行详细的三维数据评估。

多年来，蔡司已将AI技术集成至各种应用中。起初，蔡司是从铸件和显微镜中的在线CT着手，专注于涂层厚度测量、颗粒清洁度检测和晶粒分析。据Christian Wojek介绍，公司已经为显微镜和CT应用创建了100多个AI模型，并为常见用例提供预训练模型。另外，客户可以利用显微镜数据训练自己的深度学习模型，这一功能未来还将扩展到CT数据等其他技术。当然，AI 模型的执行与蔡司软件无缝集成，提高了图像分析效率。

最近，蔡司进一步扩展了产品边界，将基于AI的检测选项纳入了电子显微镜应用（如金相学）。在CT和X射线应用方面，该公司实现了基于AI的检测技术。比如，在X射线成像中进行降噪处理，同时提升对电池焊缝检测以及缺陷识别的能力。另外，AI 技术在孔隙率识别（如铸件中）、无损检测（NDT）等场景中也发挥着关键作用。

在Christian Wojek看来，与传统方法相比，AI技术驱动检测的核心优势体现在两方面：

一是AI通过管理具有挑战性的成像条件（如减少CT图像中的噪声和伪影），大幅提高了检测效率，从而减少了误判，提高了结果的可靠性。

二是AI可以检测出传统软件可能忽略的缺陷，其识别能力达到了人类识别的水平。执行时间大幅缩短，扫描样品后即可快速创建AI模型。

他总结道，“AI既应用于以易用性为关键的测量室，也用于将速度与性能置于首位的生产车间。在这两种场景下，始终确保所使用的工具对于质量控制人员而言是操作便捷的。”

并且，他特别强调，“人人都能轻松使用我们的AI解决方案，而不仅限于AI专家。客户可以与我们的蔡司AI应用专家合作开发定制模型。”这有利于建立AI在生产制造中“人人可用”的易用性理念，使AI从专家工具转变为一线质量人员的得力助手。

 

案例分享：
AI支持的缺陷分析赋能Festo高效质控

接下来，Christian Wojek分享了Festo（费斯托）采用蔡司AI支持的自动缺陷识别技术，利用CT数据进行孔隙分析的案例。

作为欧洲首家在自动化领域使用压缩空气作为驱动介质的企业，Festo如今提供33,000多种产品和系统解决方案，涵盖伺服控制器、阀门及控制技术等，生产工件差异达3,000至4,000 件。由于产品材料繁多，相应地需要不同的测量技术，庞大的产品体系给Festo的质量管理带来了特殊的挑战。

Festo 典型的工件通常是塑料和铝注塑件以及多组分工件，传统三坐标测量机的表面分析无法满足这些工件的扫描要求。在这种情况下，Festo最终选择了计算机断层扫描技术，并采用蔡司ZEISS INSPECT软件分析CT数据。

ZEISS INSPECT软件组合包含四款独立专用工具，分别适用于不同的行业和应用。其中 ZEISS INSPECT Optical 3D 专注三维测量数据检测评估，ZEISS INSPECT X-Ray 专攻体积数据分析，可通过 X 射线穿透物体获取内部结构细节，精准适配 Festo 的缺陷检测需求。

 

ZEISS INSPECT软件可以帮助Festo有针对性地检测较低分辨率的不规则缺陷。

对于Festo而言，孔隙度分析非常重要。ZEISS INSPECT软件可以对不同缺陷尺寸进行不同颜色的区分。通过这种方式，各个缩孔之间的尺寸和关联清晰明了，所以可以快速轻松地对其进行评估。为了进行更深入、更高效的缺陷分析，Festo使用了蔡司自动缺陷检测应用程序，从而受益于人工智能支持的自动缺陷检测。

“在蔡司，我们对AI模型进行了训练，使其能够识别铸件零件中的模式，从而实现对缺陷的自动分割与分类。这有助于 Festo更有效地量化和判断细微的不规则性。”通过这种方式，ZEISS INSPECT软件可以帮助Festo有针对性地检测较低分辨率的不规则缺陷，并得出生产工艺优化的结论。

过去，几何评估，比如标称-实际比较或者GD&T检测是在一个软件中进行，内部缺陷分析则在另一个软件中进行。但Festo仅仅依靠蔡司ZEISS INSPECT软件这一个解决方案，检测软件就可以提供多种评估选项，并且无需在不同软件解决方案之间切换，就可以生成报告并进行评估。完成内部缺陷分析后，该工件就可以最终在全球范围内投入生产。这种优势在大幅度减少所需培训工作以及节省评估时间上尤其明显。这意味着，在如今的全球生产中，Festo只需要通过一款软件，就能够完成创建和分配测量计划。

 

结语：AI引领，
迈向“黑暗工厂”的自主检测时代

对于AI在检测领域的发展趋势，Christian Wojek 充满信心：“AI 已不再是未来的概念，如今，它已广泛应用于各行各业。我们可以看到一种向端到端解决方案的转变，以实现整体流程优化。包括将过程数据与质量数据连接起来，以实现闭环控制。在这方面，AI可以发挥至关重要的作用。”

他进一步预判，从长远来看，我们正逐步迈入在“黑暗工厂”中使用自主检测系统的时代，在这样的工厂环境里，几乎不需要人类的干预，机器、机器人和AI系统可以自主处理生产、装配和质量检测等任务，从而简化操作并提高效率。

随着技术的持续迭代，工业测量与质量控制将迎来更高效、更智能的全新格局，精彩未来，触手可及。

 

来源：荣格-《智能制造纵横》

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