在高精度制造领域，焊接作为“最后一毫米”的关键工艺，直接决定着产品结构稳定性与使用寿命。而传统焊接中“靠经验定位、凭感觉走线”的方式，早已难以匹配当前储能、动力电池、CCS等精密组件对焊缝一致性、强度稳定性提出的极高要求。
如何让焊接路径“丝毫不差”？这正是AI视觉走向主角舞台的契机。
一、焊缝追踪的过去：固定轨迹下的高误差隐患
过去在自动焊接中，设备依赖“设定轨迹”或“示教路径”进行执行。若产品装配产生偏移、工件形变量稍有变化，焊点就可能偏离焊缝，出现假焊、虚焊、烧穿等缺陷。
在CCS极耳、储能PACK、动力电池连接结构等应用中，毫米级甚至微米级的焊缝偏差，足以导致整个模组失效。
这意味着：追踪不到焊缝，就等于追不上品质。
二、AI视觉不是“照明工具”，而是焊接系统的“眼和脑”
焊缝追踪真正的挑战，不是“看到”，而是“看懂”。易视精密将AI视觉引入焊接系统，不再局限于表面识别，而是承担起实时定位、路径预测、动态决策等多维度任务。
01 实时焊缝定位
通过激光三角测量或结构光视觉，系统可捕捉焊缝轮廓、间隙、深度等信息，实现亚毫米级定位精度。
02 预测路径调整
结合焊缝走向的曲率变化，AI算法预测下一步焊接轨迹，提前调整激光扫描路径与功率曲线，避免“跑偏”或“烧损”。
03 结构感知 + 纹理识别
不仅能识别平整焊缝，也能在凹凸、弧形或复杂三维结构上识别出焊缝起点和边界，特别适用于异形焊接与多点连续焊场景。
三、焊缝追踪的角色转变：从辅助定位到闭环控制核心
AI视觉不再是“配角”，而成为焊接系统中的主动控制中枢。
传统系统：先设定轨迹→ 焊接执行 → 质量抽检AI视觉系统：实时感知轨迹 → 自动修正路径 → 焊接中校正 → 焊后判定结果 → 反馈优化下一个焊点
这种闭环逻辑让焊接过程从“静态路径执行”升级为“动态过程调控”，真正实现工艺适应性与良率稳定性的统一。
四、在易视精密系统中的落地表现
在易视激光视觉闭环系统中，焊缝追踪功能已被深度嵌入多个核心行业场景：
CCS母排结构焊接：不同极柱、高度差、形变等可自动识别焊缝落点，良率提升达28%以上；
储能PACK铝合金结构焊：动态补偿结构变形、焊缝断裂，焊缝一致性大幅提升；
动力电池极耳激光焊：焊缝追踪+边缘纹理识别，极耳偏差误焊率降低至0.2%以下。
五、未来：AI视觉将成为“工艺师”，而非“操作员”
在更远的未来，焊缝追踪的AI视觉系统将不止“看清楚焊缝”，还将具备如下能力：
焊缝瑕疵预测与早期识别
结合历史数据自适应焊接策略
跨设备联动优化整线焊接质量
这意味着：AI视觉系统将进化为拥有工艺判断力、学习力与修正力的“数字焊工”。
结语：每一毫米的精准，背后是系统级的智能跃迁
焊缝的最后一毫米，是制造精度的底线，也是制造智造化的起点。易视精密通过视觉激光一体化解决方案，已率先打通焊缝追踪“看得清、跟得准、焊得稳”的全过程。
在储能制造的智能升级路上，AI视觉正在完成从辅助感知到工艺中枢的关键角色转变，而这，才刚刚开始。
