挑战与方案
电池极柱 / 顶盖外观检测
挑战人工目检漏检率高达 3%,误报率 8%,细微裂纹和变形容易在批量生产中被放过。
方案视觉基础模型 0 代码自动编程,APDT 正样本学习支持三维重建与语义误报过滤。
98%检出率
<2%漏检率
-65%误报率
新能源电池 · 应用场景 · APPLICATION
极柱与顶盖的表面完整性与密封性直接影响电池安全性,是出厂前的关键把关点。
场景 · 顶盖与密封检测
挑战与方案
挑战人工目检漏检率高达 3%,误报率 8%,细微裂纹和变形容易在批量生产中被放过。
方案视觉基础模型 0 代码自动编程,APDT 正样本学习支持三维重建与语义误报过滤。
查看完整案例 → 新能源电池极柱/顶盖外观 AI 视觉检测成效
本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景,成效数字为示例性质;官方标定口径以产品页为准。