“AI不再是未來概念”重塑工業測量與質量控制新范式

 

AI 技術正在改變質量控制。在我的設想中，未來的自動化系統可以提高效率、減少人工操作，并通過互聯流程和質量數據來簡化生產，從而實現順暢運營。”蔡司工業質量解決方案的AI負責人Christian Wojek作出了以上研判。

事實上，隨著全球制造業向智能化與高效率轉型，AI技術已成為推動工業測量與質量控制實現革命性躍遷的關鍵引擎。行業正從過去依靠人工、分散的質量抽檢模式，邁向以數據驅動、全程智能監控為核心的新范式。這不僅是為了應對成本壓力與技能短缺的現實挑戰，更是實現生產流程自動化、可追溯與閉環優化的未來路徑。

近期，Christian Wojek就圍繞AI如何塑造工業測量和質量控制的未來，分享了自己的見解。

他拆解了AI賦能工業質控的核心邏輯，揭示了兩大核心趨勢：一是AI技術已從實驗室走向生產線，與計算機斷層掃描（CT）、顯微鏡等工業設備深度融合，能夠處理復雜成像、提升缺陷識別精度與效率；二是通過如Festo等落地案例，證明了AI可幫助企業在多樣化產品生產中實現質量分析的標準化與自動化，打通從檢測到工藝優化的數據閉環。

最終，他認為，面向“黑暗工廠”的自主檢測愿景，AI正在重新定義質量控制的邊界，助力制造業構建更敏捷、可靠且可持續的競爭優勢。

 

行業轉型：質量控制轉向“全程智能監控”

隨著行業轉型，質量控制已從傳統“事后抽檢”轉向“全程智能監控”。以往，質量控制主要依賴計量室中由計量專家主導的尺寸測量應用，如今已逐漸轉向融入生產流程的自動化檢測與計量。這一轉變的核心目的在于提高效率和實現自動化。

Christian Wojek認為，采用AI技術的主要因素包括提高生產效率、減少出錯、應對價格壓力和技術工人短缺等挑戰。客戶正在尋求高質量、全自動、高精度和靈活的解決方案。借助蔡司豐富的行業經驗，我們能夠成為值得信賴的合作伙伴，提供全面易用的AI解決方案，以滿足各個行業的多樣化需求。

 

客戶使用蔡司軟件進行詳細的三維數據評估。

多年來，蔡司已將AI技術集成至各種應用中。起初，蔡司是從鑄件和顯微鏡中的在線CT著手，專注于涂層厚度測量、顆粒清潔度檢測和晶粒分析。據Christian Wojek介紹，公司已經為顯微鏡和CT應用創建了100多個AI模型，并為常見用例提供預訓練模型。另外，客戶可以利用顯微鏡數據訓練自己的深度學習模型，這一功能未來還將擴展到CT數據等其他技術。當然，AI 模型的執行與蔡司軟件無縫集成，提高了圖像分析效率。

最近，蔡司進一步擴展了產品邊界，將基于AI的檢測選項納入了電子顯微鏡應用（如金相學）。在CT和X射線應用方面，該公司實現了基于AI的檢測技術。比如，在X射線成像中進行降噪處理，同時提升對電池焊縫檢測以及缺陷識別的能力。另外，AI 技術在孔隙率識別（如鑄件中）、無損檢測（NDT）等場景中也發揮著關鍵作用。

在Christian Wojek看來，與傳統方法相比，AI技術驅動檢測的核心優勢體現在兩方面：

一是AI通過管理具有挑戰性的成像條件（如減少CT圖像中的噪聲和偽影），大幅提高了檢測效率，從而減少了誤判，提高了結果的可靠性。

二是AI可以檢測出傳統軟件可能忽略的缺陷，其識別能力達到了人類識別的水平。執行時間大幅縮短，掃描樣品后即可快速創建AI模型。

他總結道，“AI既應用于以易用性為關鍵的測量室，也用于將速度與性能置于首位的生產車間。在這兩種場景下，始終確保所使用的工具對于質量控制人員而言是操作便捷的。”

并且，他特別強調，“人人都能輕松使用我們的AI解決方案，而不僅限于AI專家。客戶可以與我們的蔡司AI應用專家合作開發定制模型。”這有利于建立AI在生產制造中“人人可用”的易用性理念，使AI從專家工具轉變為一線質量人員的得力助手。

 

案例分享：
AI支持的缺陷分析賦能Festo高效質控

接下來，Christian Wojek分享了Festo（費斯托）采用蔡司AI支持的自動缺陷識別技術，利用CT數據進行孔隙分析的案例。

作為歐洲首家在自動化領域使用壓縮空氣作為驅動介質的企業，Festo如今提供33,000多種產品和系統解決方案，涵蓋伺服控制器、閥門及控制技術等，生產工件差異達3,000至4,000 件。由于產品材料繁多，相應地需要不同的測量技術，龐大的產品體系給Festo的質量管理帶來了特殊的挑戰。

Festo 典型的工件通常是塑料和鋁注塑件以及多組分工件，傳統三坐標測量機的表面分析無法滿足這些工件的掃描要求。在這種情況下，Festo最終選擇了計算機斷層掃描技術，并采用蔡司ZEISS INSPECT軟件分析CT數據。

ZEISS INSPECT軟件組合包含四款獨立專用工具，分別適用于不同的行業和應用。其中 ZEISS INSPECT Optical 3D 專注三維測量數據檢測評估，ZEISS INSPECT X-Ray 專攻體積數據分析，可通過 X 射線穿透物體獲取內部結構細節，精準適配 Festo 的缺陷檢測需求。

 

ZEISS INSPECT軟件可以幫助Festo有針對性地檢測較低分辨率的不規則缺陷。

對于Festo而言，孔隙度分析非常重要。ZEISS INSPECT軟件可以對不同缺陷尺寸進行不同顏色的區分。通過這種方式，各個縮孔之間的尺寸和關聯清晰明了，所以可以快速輕松地對其進行評估。為了進行更深入、更高效的缺陷分析，Festo使用了蔡司自動缺陷檢測應用程序，從而受益于人工智能支持的自動缺陷檢測。

“在蔡司，我們對AI模型進行了訓練，使其能夠識別鑄件零件中的模式，從而實現對缺陷的自動分割與分類。這有助于 Festo更有效地量化和判斷細微的不規則性。”通過這種方式，ZEISS INSPECT軟件可以幫助Festo有針對性地檢測較低分辨率的不規則缺陷，并得出生產工藝優化的結論。

過去，幾何評估，比如標稱-實際比較或者GD&T檢測是在一個軟件中進行，內部缺陷分析則在另一個軟件中進行。但Festo僅僅依靠蔡司ZEISS INSPECT軟件這一個解決方案，檢測軟件就可以提供多種評估選項，并且無需在不同軟件解決方案之間切換，就可以生成報告并進行評估。完成內部缺陷分析后，該工件就可以最終在全球范圍內投入生產。這種優勢在大幅度減少所需培訓工作以及節省評估時間上尤其明顯。這意味著，在如今的全球生產中，Festo只需要通過一款軟件，就能夠完成創建和分配測量計劃。

 

結語：AI引領，
邁向“黑暗工廠”的自主檢測時代

對于AI在檢測領域的發展趨勢，Christian Wojek 充滿信心：“AI 已不再是未來的概念，如今，它已廣泛應用于各行各業。我們可以看到一種向端到端解決方案的轉變，以實現整體流程優化。包括將過程數據與質量數據連接起來，以實現閉環控制。在這方面，AI可以發揮至關重要的作用。”

他進一步預判，從長遠來看，我們正逐步邁入在“黑暗工廠”中使用自主檢測系統的時代，在這樣的工廠環境里，幾乎不需要人類的干預，機器、機器人和AI系統可以自主處理生產、裝配和質量檢測等任務，從而簡化操作并提高效率。

隨著技術的持續迭代，工業測量與質量控制將迎來更高效、更智能的全新格局，精彩未來，觸手可及。

 

來源：榮格-《智能制造縱橫》

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