在工业制造的血脉中，螺栓装配看似微不足道，却往往是决定产品安全、质量与可靠性的“最后一公里”。一个螺栓的拧紧顺序错误，或扭矩值稍有偏差，都可能导致设备异响、泄漏，甚至引发严重的安全事故。传统上，这一环节高度依赖操作工人的经验与责任心，但人难免会疲劳、分心，导致缺陷如同幽灵般难以根除。
如今，随着工业4.0的深入，一项关键技术——AI视觉识别——正如同一位不知疲倦、明察秋毫的“超级质检员”，深入装配一线，为螺栓拧紧过程“上保险”，从根本上重塑着装配质量的管控范式。
一、传统螺栓装配的痛点：人眼与经验的局限
在自动化程度不高的产线上，螺栓装配的质量控制面临三大挑战：
1. 顺序依赖性强：许多精密部件，如发动机缸盖、航空航天结构件等，对螺栓的拧紧顺序有严格规定。错误的顺序会导致受力不均、部件变形或密封失效。
2. 扭矩精度要求高：扭矩过小，螺栓松动；扭矩过大，则可能导致螺栓拉伸、滑丝或部件损坏。传统扭力扳手虽能设定扭矩，但无法记录和追溯每一个螺栓的实际值。
3. 质量追溯困难：一旦发现问题，很难精准定位是哪个工位、哪个螺栓出了错，排查成本高，且无法形成数据闭环以预防问题再次发生。
二、AI视觉的解决方案：为装配线装上“智慧大脑”和“锐利之眼”
AI视觉系统通过“眼睛”（工业相机）和“大脑”（AI算法）的协同工作，完美地解决了上述痛点。其工作流程可以清晰地展示为以下几个核心环节：
具体来说，这一流程体现在以下两个核心功能上：
1. 螺栓拧紧顺序的“无情”监控
AI模型经过海量图像（包含正确与错误顺序）的训练后，能实时识别每一个螺栓的坐标和编号。
实时引导与防错：在装配过程中，系统可以通过屏幕提示（如点亮下一个需拧紧的螺栓）引导工人操作，实现“傻瓜式”作业。
顺序锁定：如果工人试图跳过或拧错顺序，系统会立即识别，并通过声光报警、甚至自动锁定工位，阻止流程继续，从源头上杜绝顺序错误。
2. 扭矩值与角度的“精准”核查
这无疑是AI视觉技术最具革命性的应用之一。通过分析高精度图像或视频，AI能够：
识别扭力扳手刻度：直接读取数字或指针式扭力扳手的数值，确保扭矩达到设定要求。
分析螺栓姿态：通过监测螺栓拧紧后的伸出长度、垫圈状态或标记线的位置，间接判断拧紧程度。
计算拧紧角度：对于扭矩+转角法，AI可以通过跟踪螺栓或套筒的旋转来精确计算转角，确保塑性变形区的拧紧精度。
三、落地应用的价值：从“事后补救”到“事中预防”
引入AI视觉识别系统，带来的不仅仅是质量的提升，更是整个生产管理模式的升级。
大幅降低缺陷率：将人为失误从质量方程中剔除，能直接将因螺栓问题导致的装配缺陷率降低至接近零的水平。
实现全流程数据化：每一个螺栓的拧紧顺序、扭矩值、操作员、时间戳都被完整记录，形成独一无二的“电子身份证”，实现精准的全生命周期质量追溯。
提升生产效率：减少了后期返工、拆卸和维修的时间，整体生产线节奏更加流畅。同时，新员工无需长时间经验积累即可上岗，降低了培训成本。
驱动持续优化：海量的装配数据可用于分析，发现工艺参数的优化空间，例如，是否可以对某些非关键位置的扭矩进行微调以提升效率，从而实现制造工艺的自我进化。
四、未来展望
当前的AI视觉主要侧重于“监测”与“报警”，未来的趋势将是“感知-决策-执行”的闭环。AI视觉系统可以与机器人拧紧轴深度集成，实现真正的全自动化作业。机器人根据AI的实时定位和指令，以最优的顺序和精准的扭矩完成装配，将人类从重复性、高精度的劳动中彻底解放出来。
结语
螺栓虽小，关乎全局。AI视觉识别技术的介入，让原本依赖“手感”和“经验”的装配工艺，变得可量化、可追溯、可优化。它不仅是质量管控的一道坚固防线，更是智能制造从概念走向现实的一个生动注脚。当每一颗螺栓的拧紧都被智慧之眼守护，“零缺陷制造”的宏伟目标，也正从愿景加速照进现实。
