01 产业变革与核心技术突破
制造业的点胶需求正经历深刻变革。以3C电子行业为例，折叠屏、AR眼镜等产品呈现出异形结构复杂、组装间隙微小的特点，对胶路的一致性、密封性以及粘接强度提出了非常严格的要求。传统的固定路径点胶方式，在面对产品位置偏差、来料尺寸公差以及曲面工件时，往往力不从心，容易导致断胶、溢胶、堆胶等缺陷。为了解决这些痛点，现代点胶技术正从“机械执行”向“感知决策”转变。其核心在于将机器视觉的“眼睛”与AI算法的“大脑”结合。这种融合体系赋予了点胶设备实时感知工作环境、自主分析并校正路径的能力，以应对复杂的生产场景。
02 机器视觉：高精度定位的“慧眼”
机器视觉是智能校正系统的感知基础。它如同为点胶机装上敏锐的眼睛，首要任务是对工件和点胶针头进行亚毫米级的准确定位。与单一视觉方案不同，当前主流方案采用2D与3D视觉的协同配置。2D视觉通常用于快速识别产品上的定位标记，确保工件的平面位置正确。而3D视觉，特别是3D线激光轮廓测量技术，则负责获取工件的三维空间信息。通过激光三角测量原理，它能高速扫描获得高密度的三维点云数据，同步输出胶宽、胶高等关键参数，以适配现代产线的高节拍要求。
03 AI算法：智能决策的“大脑”
如果说视觉系统是感官，那么AI算法就是处理信息并做出决策的大脑。其首要功能是实现 “所见即所得”的动态路径规划。系统通过3D相机扫描获取工件的三维模型后，能够自动识别出待点胶的特征边缘或曲面，并实时生成对应的三维点胶轨迹。面对工件在生产中出现的微小变形或位置偏差，AI算法能驱动五轴联动机器人执行实时的空间姿态补偿。
其中，RTCP针尖跟随算法是关键，它确保胶头在复杂的多轴联动中，其出胶点始终垂直于工件表面并保持恒定的工作距离，从而避免堆胶或断胶。
04 系统集成与应用成效
一套完整的智能校正点胶机通常由多个核心模块协同工作。其硬件部分包括工业相机、光源、镜头、多轴运动控制器以及高响应速度的点胶阀。软件部分则集成图像处理、相机标定、深度学习缺陷识别模型以及运动控制算法。例如，部分系统在完成点胶后，会再次启动3D视觉对胶路进行在线检测，将测量到的胶宽、胶高数据与工艺规格实时比对，并将任何异常数据反馈给点胶机，形成工艺参数的动态修正闭环。
这种集成的技术方案在实践中取得了显著成效。有案例表明，采用五轴联动点胶方案的设备，其点胶位置精度可提升至±0.02mm，从根本上杜绝了因精度不足导致的外观或功能性报废。
05 产业实践与未来趋势
在具体的产业实践中，这种技术融合已在多个制造场景落地。例如，在新能源汽车的自动化产线上，基于“光+AI”技术的3D涂胶检测系统能够对车身涂胶的轨迹、高度和连续性进行每秒一次的快速检测，检测准确率非常可观。为了解决3D相机扫描路径单一和产品装配工艺一致性不良的问题，一些技术方案创新性地融合了多角度视觉图像处理。
结合2D相机对产品基准点的定位，实现3D相机对复杂结构产品的点胶路径动态补偿，降低了对产品装配公差的依赖。
未来的发展趋势将聚焦于更高的集成度和更强的算法自适应能力。技术研发将更深入地围绕算法优化、硬件升级、数据集建设以及实践应用四个维度展开，以应对更多样化的工件形状、材料和工艺要求。
