在『新能源』动力电池、CCS冷却系统等核心部件制造中，液冷板的焊接质量直接决定了散热效率与产品寿命。然而，传统液冷板焊接存在工艺窗口窄、质量一致性难以控制、人工检测精度有限等问题。
易视通过AI视觉检测与数据驱动工艺优化的双引擎策略，实现了液冷板焊接的稳定性、效率和良品率的全面提升。
一、液冷板焊接的行业挑战
焊缝一致性不足
不同批次材料与板型可能导致焊接效果波动。
缺陷检测滞后
传统人工抽检无法做到100%全检，且主观性强。
工艺参数优化缺乏数据依据
多依赖焊工经验，参数调整不够精准。
这些问题在多规格液冷板的混线生产中尤为突出，容易引发批量品质风险。
二、AI视觉驱动的实时焊缝监控
易视AI视觉检测系统在焊接过程中实现毫秒级实时识别，可对以下缺陷进行精准判断：
焊缝气孔、裂纹
未焊透、虚焊
焊缝尺寸偏差
系统基于深度学习模型，能在不同板型、不同批次材料下保持高检出率，同时自动生成缺陷趋势图，为工艺优化提供依据。
三、数据驱动的工艺优化闭环
易视的液冷板焊接产线通过全流程数据采集与分析，建立参数-质量关联模型：
采集焊接全参数（功率、电流、速度、焦距等）
结合AI检测结果，分析各参数与缺陷率的关系
生成最优工艺曲线并自动下发到设备
自适应调整——在环境或材料发生变化时，实时优化参数
这一机制确保每个液冷板的焊缝都在最佳工艺窗口内完成。
四、双引擎策略带来的实际成效
在『新能源』液冷板客户产线上的应用数据显示：
焊接一次合格率 从 96.5% 提升至 99.9%
焊接节拍 缩短 12%
返修率 降低 80%
工艺切换时间 控制在 5 秒内
这不仅提升了产能，还极大降低了返工与废品损失。
五、未来展望：自学习与预测性维护
易视计划将AI视觉与数据平台进一步融合，实现：
自学习工艺模型：系统在生产中不断更新参数库
预测性维护：通过检测数据与设备运行参数，提前预判焊接头、光路等部件的维护周期
跨产线工艺共享：不同工厂、不同设备之间的参数与缺陷模型共享，快速复制最佳工艺
结语
液冷板焊接的竞争，不仅是设备性能的比拼，更是数据与算法能力的角逐。
易视的AI视觉+数据驱动双引擎策略，为液冷板制造提供了一套可复制、可持续优化的工艺保障方案，让焊接过程更智能、更稳定、更高效。
