夜雨聆风工业制造，质量是命根子，质检更是最后一道守门员。
质检方式有很多，有人工质检，看外观量尺寸，很慢。还有机器质检，图像识别、X射线探伤、超声波检测……快了很多，极大提升了产线速度。
但机器质检也存在天然局限。比如图像识别依赖环境光照条件，光线的微弱变化或金属表面反光都可能导致算法误判。更关键的是，摄像头只能捕捉物体表面信息，对于隐藏在产品内部的缺陷，视觉信号无能为力。
因此单一维度的视觉信息很容易遇到检出率瓶颈，产生漏检或误报。
根本原因是什么？是信息维度太低。人工判断质量好坏时，除了看表面，还会摸一下看看手感，敲一下听听声音。
机器也应该如此，采集多维信息综合决策，才是提高检出率的关键。
多模态融合质检，就是这样一种“仿生”技术。除了用相机采集图像数据，还会采集振动、声音、温度、压力、X探伤等多维度数据，融合判断，填补视觉识别的空白。
但长期以来，由于多模态融合的高技术门槛，这种技术离工业一线尚有距离。天洑自主研发的智能数据建模软件DTEmpower，正将其从理论带进真实的工业场景。
DTEmpower的多模态数据融合功能，可高效处理从结构化数据到非结构化图像、信号等各类复杂数据。软件的低代码甚至零代码建模流程，通过对各类数据的清洗、对齐与融合，可生成具备全方位感知能力的质检模型。
某大型国有发电机厂，以往产品质检主要靠人工记录，离线分析，单次处理需 4 小时。最终产生的数据是记录线圈电阻的手抄PDF表单，分析的时效性很差，且和其余部门之间无法协同，存在严重的数据孤岛问题。
DTEmpower利用大模型与智能OCR 技术，精准提取手抄记录中的关键参数，将其批量转为电子表单。同时，同步采集线上系统（如QCI）数据，实现了质量数据全域覆盖。
最后，利用软件内置的控制图与判异准则，分析得到异常数据并进一步做根因分析，找出异常原因。分析完成，通过软件的智能问答助手还能一键生成专业报告。
通过DTEmpower对流程的重塑，该企业单次分析时间由4小时缩减至5分钟，每年预计节约人力成本46万元，项目静态回收期仅6个月。还明显缩短异常响应时间，有效降低质量事故损失与客诉成本。
除此之外，多模态融合质检还有更广泛的应用场景：
新能源动力电池的焊接质检。焊接过程中，焊缝图像可以反映焊接质量，但焊缝内部是否存在气孔或未熔合现象，视觉传感器无法穿透。
DTEmpower可将摄像头的视觉影像与焊接过程中的激光位移数据、超声波探伤信号进行融合，便能更精准判断焊接质量。
精密轴承疲劳寿命检测。轴承表面的微小剥落可以通过图像识别锁定，但其运转过程中的内部磨损却不可见。
DTEmpower可整合轴承表面的图像与运行状态下的高频振动信号，融合表面损伤和机械结构的动态异常，不仅能发现已有缺陷，更能预测潜在的失效风险。
化工材料成型质量监控。材料在挤出成型时，红外热成像图像可以展示温度场分布，但这仅是表征。
DTEmpower将红外图像、实时压力数据以及流量监测信号进行融合建模，能够深入分析压力波动与热场变化，准确识别隐性质量问题。
工业软件的价值，在于将数据转化为智慧。DTEmpower通过多模态数据融合，赋予了工业更全面的感官，让精准质检变得更加简单高效。
撰文：马卡耶夫
编辑：章静
审核：王浩
监制：梁钰
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