海康威视AI超声检测拿下2026工博会工业自动化奖

新能源汽车与半导体产业持续扩张，零部件质检成为关键环节。检测标准不断提高，传统人工经验加抽检的方式已难以匹配产品质量与产能需求，AI加持的超声质检被视为新解法。

10月12日，在2026中国国际工业博览会（CIIF）上，海康威视凭借AI超声检测技术获得“工业自动化奖”。

海康威视对超声原始信号进行AI建模、定量分析与分类识别，使设备能够精确判读零部件缺陷，将依赖人工经验的操作转变为标准化、自动化的智能流程，降低了技术使用门槛。

工业零部件超声检测长期需要持证专业人员，高门槛使其主要局限于航空航天等特种行业。海康威视依托成像与信号处理技术积累，全栈自研超声无损检测系列产品，在解决成像清晰度问题的同时，首次在行业内对超声原始信号进行AI建模、定量分析与分类识别，让设备读懂波形中的质量信息。

AI读懂产品质量需克服三个难点：信号杂波多导致微弱缺陷易被掩盖、漏检率高；更换材料后算法失效、泛化能力不足；复杂工件缺陷识别与定量分析困难。

为此，海康威视自主研发知识增强信号重建网络与超声大模型，从四个维度解决核心难题：

• 自适应噪声分离，滤除环境干扰，使微弱缺陷信号清晰可辨；
• 将资深检测人员的读波经验嵌入算法，赋予AI类似老工程师的判断力；
• 通过自监督预训练与少样本迁移，使模型具备跨材料、跨工件的泛化能力；
• 实现自动定量分析，精准计算缺陷位置、大小、类型、面积及焊深，相控阵识别精度达0.1毫米，对MLCC等微型元件可识别5微米级缺陷。

海康威视超声产品负责人表示，目前单靠AI超声产品即可独立完成全流程判读，无损检测的同时兼顾效率与精度，在典型场景中已实现100%全流程自动判读。

在线读波能力使超声检测从实验室走向产线。以新能源汽车零部件检测为例，AI深度学习算法实现缺陷类型、位置和尺寸的端到端自动判定，单工件检测效率提升60%以上，复杂工件检测效率提升1倍以上，超声无损检测由抽检升级为满足批量全检节拍，减少人工判图及重复检测成本。

采用“AI分析板卡+非标设备集成”的灵活部署模式，企业总体投入较直接采购整机降低50%以上；通过减少破坏性金相抽检，样件及物料损耗降低80%，并减少返工、报废和质量处置成本。在某实际落地项目中，新能源汽车零部件缺陷识别准确率≥99.5%，漏检率≤0.5%。

目前，海康超声已形成超声显微镜、三轴/四轴/六轴自动化设备、智能超声一体机、便携式设备及多类型探头的系列化产品，在汽车搅拌摩擦焊、MLCC和风机复合材料叶片等场景落地应用。

海康威视超声产品负责人表示，在智能制造加速渗透的背景下，质量检测已成为决定产业竞争力的关键环节，这种“AI+制造”的深度协同将为中国工业高质量发展注入智慧动能。