来自汽车产业界、学术界的20余位技术专家围绕汽车零部件失效分析、新能源汽车测试、汽车尺寸测量展开主题分享，共吸引1000余名行业用户报名参会。

　　2024年3月19-21日，由仪器信息网、中国汽车工程学会汽车材料分会联合主办的第六届“汽车质量控制与检测技术”网络会议成功召开。会议聚焦汽车生产质量控制中的检测难点，邀请产业界、学术界的20余位技术专家围绕汽车零部件失效分析、新能源汽车测试、汽车尺寸测量展开主题分享，共吸引1000余名行业用户报名参会。

　　机器零件在服役过程中是承受交变载荷工作的。在交变载荷的作用下，即使应力水平很低，但经过长时间的应力反复循环作用后，也会发生突然断裂，此现状叫做疲劳断裂。疲劳失效是汽车零部件最主要的失效形式，导致的损失巨大。据某实验室统计，疲劳失效约占全部失效分析案例的70%左右。然而，疲劳失效是可以在设计、生产等过程中预防的。为帮助有关人员进一步探索疲劳失效知识，预防和减少汽车零部件的疲劳失效，保障人们的生命财产安全，冯继军详细的介绍了疲劳断裂的定义、特点、分类、原因及过程，并结合实际案例分享了汽车零部件疲劳失效的整一个完整的过程及预防措施。

　　缺陷分析的最终目的是认识金属缺陷的实质，掌握缺陷表征技术，并正确的运用检测的新方法和标准，评定其严重程度，评判其影响和危害。通过对缺陷的全面分析和评估，能确定其对材料性能和安全性的潜在影响，从而制定相应的改进措施和预防的方法，确定保证产品的质量和可靠性。程丽杰在报告中简述了汽车用钢典型缺陷的检测验证的方法和标准，阐述其与失效的关联性和评判方法，并举例分享典型的缺陷分析方法。

　　《机械零部件失效分析工程技术属性-AI智能助力企业数字化转型》（观看回放）

　　目前，金相分析面临经验依赖性强、人才梯队断代、检测效率低等问题，李平平及其团队基于迁移学习的深度卷积神经网络模型，发展了一种能够准确、自动、高效识别钢材微观组织的新方法。该方法使用算法对大量的金相图进行学习，建立预测模型，然后对新输入的金相图进行自动识别。报告详细的介绍了这款AI智能金相分析系统与应用，并分享了“大道至简”的失效模式分析思路，以及“氢脆”失效模式分析系统性。

　　《面向新一代动力电池（全固态电池）的原位表征与测试技术探讨研究》（观看回放）

　　作为新一代动力电池——固态电池兼顾高能量与高安全，产业化仍面临着一系列的问题，需要从材料/界面/电极等各层面取得技术突破，新能源汽车产业的迅速发展急需对现有锂电池材料改进和突破。原位/工况表征技术能实时监测电池反应过程中的电极材料的形貌、结构转变，氧化还原过程，固液界面形成，机械接触、枝晶生长、副反应的发生和锂离子传输特性等信息，对深入分析理解电池在实际在做的工作中的化学反应、衰退机制和热失效机理等具备极其重大意义。

　　报告系统地介绍了三元电池的燃烧特性研究，根据结果得出：（1）在开放空间中，泄爆阀正上方40 - 50cm的空间区域构成了射流火焰的核心燃烧区域。（2）残渣粉体表面硫元素的价态及反映石墨002晶面的X射线衍射角与峰值热释放率有关。以上研究结论为抑制火势蔓延、火灾事故析因等提供了一定的理论研究基础和应用依据。此外，基于电池过充过程中电压及温度变化特征，提出了一种电池安全边界划分及电池安全评价方法—电池过充相对安全状态（OCSS）。相关结论可用来监控和预测电池在充电时的安全状态，保障人们的财产和生命安全。

　　本报告重点探讨了汽车关键零部件机器视觉在线检测技术，关切机器视觉三维测量与自动检验测试技术在汽车制造业中的应用。卢荣胜详细的介绍了机器视觉三维测量与自动光学检测技术的基础原理、2D和3D成像技术，结构光扫描3D测量在车轮涂胶三维缺陷检验测试、载荷性能测试等方面的应用，汽车玻璃缺陷、面形和畸变等方面的自动光学检测技术，以及机器视觉在汽车发动机总成外观缺陷检验测试方面的应用。

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