工業制造，質量是命根子，質檢更是最后一道守門員。

質檢方式有很多，有人工質檢，看外觀量尺寸，很慢。還有機器質檢，圖像識別、X射線探傷、超聲波檢測……快了很多，極大提升了產線速度。

但機器質檢也存在天然局限。比如圖像識別依賴環境光照條件，光線的微弱變化或金屬表面反光都可能導致算法誤判。更關鍵的是，攝像頭只能捕捉物體表面信息，對于隱藏在產品內部的缺陷，視覺信號無能為力。

因此單一維度的視覺信息很容易遇到檢出率瓶頸，產生漏檢或誤報。

根本原因是什么？是信息維度太低。人工判斷質量好壞時，除了看表面，還會摸一下看看手感，敲一下聽聽聲音。

機器也應該如此，采集多維信息綜合決策，才是提高檢出率的關鍵。

多模態融合質檢，就是這樣一種“仿生”技術。除了用相機采集圖像數據，還會采集振動、聲音、溫度、壓力、X探傷等多維度數據，融合判斷，填補視覺識別的空白。

但長期以來，由于多模態融合的高技術門檻，這種技術離工業一線尚有距離。天洑自主研發的智能數據建模軟件DTEmpower，正將其從理論帶進真實的工業場景。

DTEmpower的多模態數據融合功能，可高效處理從結構化數據到非結構化圖像、信號等各類復雜數據。軟件的低代碼甚至零代碼建模流程，通過對各類數據的清洗、對齊與融合，可生成具備全方位感知能力的質檢模型。

某大型國有發電機廠，以往產品質檢主要靠人工記錄，離線分析，單次處理需 4 小時。最終產生的數據是記錄線圈電阻的手抄PDF表單，分析的時效性很差，且和其余部門之間無法協同，存在嚴重的數據孤島問題。

DTEmpower利用大模型與智能OCR 技術，精準提取手抄記錄中的關鍵參數，將其批量轉為電子表單。同時，同步采集線上系統（如QCI）數據，實現了質量數據全域覆蓋。

最后，利用軟件內置的控制圖與判異準則，分析得到異常數據并進一步做根因分析，找出異常原因。分析完成，通過軟件的智能問答助手還能一鍵生成專業報告。

通過DTEmpower對流程的重塑，該企業單次分析時間由4小時縮減至5分鐘，每年預計節約人力成本46萬元，項目靜態回收期僅6個月。還明顯縮短異常響應時間，有效降低質量事故損失與客訴成本。

除此之外，多模態融合質檢還有更廣泛的應用場景：

新能源動力電池的焊接質檢。焊接過程中，焊縫圖像可以反映焊接質量，但焊縫內部是否存在氣孔或未熔合現象，視覺傳感器無法穿透。

DTEmpower可將攝像頭的視覺影像與焊接過程中的激光位移數據、超聲波探傷信號進行融合，便能更精準判斷焊接質量。

精密軸承疲勞壽命檢測。軸承表面的微小剝落可以通過圖像識別鎖定，但其運轉過程中的內部磨損卻不可見。

DTEmpower可整合軸承表面的圖像與運行狀態下的高頻振動信號，融合表面損傷和機械結構的動態異常，不僅能發現已有缺陷，更能預測潛在的失效風險。

化工材料成型質量監控。材料在擠出成型時，紅外熱成像圖像可以展示溫度場分布，但這僅是表征。

DTEmpower將紅外圖像、實時壓力數據以及流量監測信號進行融合建模，能夠深入分析壓力波動與熱場變化，準確識別隱性質量問題。

工業軟件的價值，在于將數據轉化為智慧。DTEmpower通過多模態數據融合，賦予了工業更全面的感官，讓精準質檢變得更加簡單高效。