在重卡车架制造过程中，纵梁腹面作为关键装配面，其表面质量直接影响整车结构安全与外观品质。车架厂纵梁辊压冲孔工序生产节拍快、工件体型大，工件内腹面朝下，形成人工检测视角盲区。腹面划伤缺陷常常无法在本工序及时发现，直至后道工序才暴露，不仅问题处置滞后，还会带来较大的返工重修成本。
　　为了前移关口、主动预防，分厂工艺技术团队自主开发纵梁腹面划痕智能检测设备，构建起“实时检测-智能预警-数据驱动运维”的质量主动防控体系。硬件方面，团队反复优化相机、光源及安装支架，在不干扰原有生产节奏的前提下，实现纵梁内腹面完整图像采集。软件层面依托深度学习技术，采集近千张现场划痕样本构建数据集，完成算法训练调优，可精准识别重度、中度、轻微不同等级的划痕缺陷。
　　设备搭载声光报警功能，系统自动化视觉检测识别到缺陷即刻触发声光报警，提醒作业人员第一时间处置；同时自动归档保存缺陷图像，为算法迭代、设备预防性维护积累真实有效的现场数据，推动质量管理模式向事前“主动防控”转变。经过两个月现场试运行，整机运行稳定可靠，正式投用后，产品不良率下降35%，有效减少返工返修，为生产线提质降本提供有力支撑。
　　质量提升，源于对隐患的较真碰硬，车架厂将始终秉持“质量无小事”原则，以技术创新筑牢产品品质底线，助力现场质量管理提质增效。
　　车架厂 程锋 李永康