挑戰與方案
新能源電池模組焊點錯位檢測
挑戰傳統二維檢測手段對模組焊點錯位的漏檢率約 2.1%，難以滿足新能源電池的安全性要求。
方案DaoAI 3D 機器人視覺憑借自研 3D 相機、6D 位姿估計與腦·眼·體閉環控製，實現焊點錯位的三維智能檢測。
<0.3%模組焊點錯位漏檢率(原2.1%)
亞毫米級檢測精度
100%本地私有化部署
新能源電池 · 應用場景 · APPLICATION
新能源電池模組焊點錯位檢測
電池模組內部焊點錯位可能導致內阻升高、局部過熱甚至安全隱患，是電池製造的關鍵質量風險點。
場景 · 電池模組焊點錯位檢測(機器人視覺)
新能源電池模組焊點錯位檢測
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本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。
常見問題 · FAQ
新能源電池模組焊點錯位檢測最主要的挑戰是什麼？
傳統二維檢測手段對模組焊點錯位的漏檢率約 2.1%，難以滿足新能源電池的安全性要求。
DaoAI 是如何解決這個問題的？
DaoAI 3D 機器人視覺憑借自研 3D 相機、6D 位姿估計與腦·眼·體閉環控製，實現焊點錯位的三維智能檢測。
這套方案能達到什麼效果？
在實際產線案例中，模組焊點錯位漏檢率(原2.1%)達到 <0.3%，檢測精度達到 亞毫米級，本地私有化部署達到 100%（案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質，具體以實測為準）。
需要提前準備 CAD 圖紙或大量缺陷樣本嗎？
不需要。DaoAI 基於視覺基礎模型的特征認知與 APDT 正樣本學習，僅需 1–20 張良品樣本即可完成建模，無需 CAD 圖紙，也無需預先積累缺陷樣本庫，操作員 5 分鐘即可自主完成換型上線。