在航空航天、新能源汽车、体育器材等领域，碳纤维复合材料凭借其高强度、轻量化、耐腐蚀的特性，已成为不可替代的关键材料。然而，碳纤维制品在生产过程中易受工艺波动、环境因素影响，产生分层、孔隙、裂纹等表面及近表面缺陷。这些微米级瑕疵若未被及时检出，可能导致产品性能下降甚至引发安全隐患。如何实现高效、精准、无损的缺陷检测，已成为行业升级的核心课题。
传统碳纤维质检依赖人工目检或接触式测量，存在效率低、漏检率高、损伤风险大等弊端。随着工业4.0的推进，光学检测、超声波探伤、红外热成像等技术逐步应用，但在实际场景中仍面临挑战：
复杂结构干扰：多层铺层、曲面造型影响检测信号穿透性
微小缺陷识别：50μm以下的孔隙难以被常规设备捕获
数据解析效率：海量图像数据需要智能化处理系统支撑
Dolphicam2智能检测系统的诞生，正是为解决这些行业痛点而来。这套由青岛纵横仪器研发的第三代光学检测平台，通过多光谱融合成像+AI深度学习算法，将碳纤维表面缺陷检测推向全新维度。
全域成像精度升级
采用4800万像素高动态CMOS传感器，配合环形偏振光源阵列，可捕捉0.5-200μm范围内的表面异常。相比传统线阵相机，其面阵扫描速度提升3倍，单次检测覆盖面积达300×200mm²。
智能分层识别技术
通过多波段光谱分析，系统能穿透表层树脂，识别第二、第三铺层的纤维取向偏差与界面脱粘。实测数据显示，对0.1mm²分层缺陷的检出率达99.7%。
自适应曲面检测
搭载六轴机械臂与激光测距模块，可自动匹配曲面工件的曲率半径，保持15μm级对焦精度。在汽车引擎盖、无人机螺旋桨等复杂曲面检测中，误报率降低至0.3%以下。
AI缺陷分类系统
内嵌的YOLOv5改进模型，已训练超过50万张碳纤维缺陷样本，能自动区分裂纹、孔隙、杂质、褶皱等12类缺陷，分类准确率突破96%。系统每8小时自动更新特征库，持续优化识别能力。
全流程数据追溯
从原始图像采集到缺陷三维建模，系统生成包含位置坐标、尺寸参数、缺陷类型的数字化报告，支持与MES/ERP系统无缝对接。某飞机制造商的实践表明，该功能使质量追溯效率提升70%。
在青岛某碳纤维自行车架生产线上，Dolphicam2的应用带来显著效益：
检测节拍从90秒/件缩短至22秒
人工复检工作量减少85%
客户投诉率下降63%
更值得关注的是，系统通过工艺参数反哺功能，自动标记高频缺陷区域，帮助优化模压温度、压力曲线等核心参数，推动良品率从89%提升至97.2%。
作为国家高新技术企业，青岛纵横仪器深耕无损检测领域18年，拥有37项核心技术。其研发中心与哈工大、北航等高校建立联合实验室，在相控阵超声、激光散斑干涉、工业CT等技术领域持续突破。服务涵盖风电叶片、储氢罐、火箭整流罩等制造场景。
针对碳纤维行业特殊需求，我们提供定制化检测方案设计-设备交付-技术培训-数据服务的全周期支持。现在致电135-0542-5410，可预约免费样件检测与专属解决方案演示。
