電芯外觀、極片、焊縫與模組裝配檢測。
極片塗布缺陷：50μm 級精度，檢出率 97%+，高速產線 100% 全檢不降速。
極耳焊接缺陷攔截：檢出率 >99%，虛焊漏檢趨近於零，誤報同步趨近於零。
圓柱電芯外觀終檢：外觀缺陷檢出率 98%+，褶皺 / 漏液 / 鼓包識別率 99%+。
覆蓋電池全製程：從極片、極耳焊接到電芯外觀、模組裝配，關鍵質量門全線上。
行業方案 · INDUSTRY
新能源電池
從電芯到模組,DaoAI 為新能源電池製造提供 2D/3D AI 視覺質檢:極片塗布、極耳焊接、反光金屬殼面缺陷全檢,高速產線、微米級精度。
應用場景 · SCENARIOS
7 個真實場景，逐一拆解
圓柱電芯反光殼面檢測
圓柱電芯外觀異常直接關係電池安全性與一致性，是出廠前的最後一道視覺關口。
極片塗布線上檢測
極片塗布均勻性直接決定電芯容量一致性與安全性，是電池製造最上游的質量關口。
電池模組焊點檢測
電池模組組裝工序的焊點質量關乎電氣連線效能與整體安全性。
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、區域性過熱甚至安全隱患，是電池製造的關鍵質量風險點。
隔膜針孔與塗層缺陷檢測
隔膜是電芯內部正負極的最後一道物理屏障，針孔哪怕極其微小也可能引發內短路。
極耳焊接質量門檢測
極耳焊接質量是電池安全性的關鍵防線，毛刺、虛焊可能刺穿隔膜誘發熱失控。
電池極柱 / 頂蓋外觀檢測
極柱與頂蓋的表面完整性與密封性直接影響電池安全性，是出廠前的關鍵把關點。
客戶案例 · CASE STUDIES
新能源電池 · 極片到 PACK
從極片塗布、極耳焊接到圓柱電芯反光殼面、卷繞對齊 —— 微米級 AI-AOI，連鏡面金屬都挑得清。
場景 · 極片塗布線上全檢
某動力電池龍頭 · 極片塗布缺陷
挑戰塗布暗斑、劃痕、漏箔、掉料都在微米級，塗層低對比、表面不平，純 2D 看不準。
方案3D AI-AOI 融合點雲 + 深度學習，微米級精度線上全檢整條產線。
50μm最小檢出
97%+準確率
100%線上全檢
場景 · 極耳焊接質量
某電芯廠 · 極耳焊接缺陷攔截
挑戰極耳毛刺、錯位、虛焊直接關聯熱失控安全風險，2D 射線難分層、漏檢代價極高。
方案AI-AOI 在既有產線做 100% 自動質量門，逐層識別極耳焊接缺陷。
>99%檢出率
→0漏檢
0節拍損失
場景 · 圓柱電芯反光殼面
某電池廠 · 圓柱電芯外觀終檢
挑戰圓柱電芯鏡面金屬殼極易把反光誤判成缺陷，又容易淹沒真實劃痕、凹坑。
方案AI-AOI + 多光源計算成像壓制鏡面反射，專治複雜反光金屬表面。
98%+判準率
99%+缺陷檢出
✓反光面專攻
案例為匿名行業場景，指標為微鏈道愛方案的典型可達範圍。
深度案例 · IN-DEPTH
新能源電池 · 深度案例
逐一拆解真實場景下的落地路徑 —— 行業背景、痛點、DaoAI 方案與成效。
極片塗布線上全檢：3D AI-AOI 守住電芯一致性的起點
某動力電池龍頭在塗布工序引入 DaoAI 3D AI-AOI，融合點雲與影象識別暗斑、劃痕、漏箔、掉料，最小檢出優於 50μm，準確率穩定在 97% 以上，實現線上 100% 全檢。
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極耳焊接質量門：把毛刺與虛焊擋在熱失控之前
某電芯廠在既有極耳焊接產線加裝 DaoAI AI-AOI 自動質量門，識別毛刺、錯位、虛焊等關聯熱失控的關鍵缺陷，構建 100% 自動判定，實現零漏檢目標。
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圓柱電芯反光金屬殼面檢測：用計算成像壓住眩光
某電池廠圓柱電芯鋼殼表面高反光、曲率大，DaoAI 以多光源計算成像方案壓制眩光，判定準確率達 98% 以上，缺陷檢出率達 99% 以上。
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卷繞疊片陰陽極對齊：3D X-ray CT 加 AI 逐層分析提速約 90 倍
某動力電池龍頭以 DaoAI 3D X-ray CT 加 AI 逐層分析，替代人工逐層讀片，陰陽極對齊與折彎檢測分析效率提升約 90 倍。
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隔膜針孔與塗層缺陷線上檢測：高速卷材上的微米級把關
某電池廠隔膜產線車速高、幅寬大，DaoAI 以高速卷材線上 AI-AOI 檢測針孔、塗層劃痕、厚薄不均等缺陷，實現微米級線上全檢。
閱讀全文常見問題 · FAQ
新能源電池 · AI 視覺質檢常見問題
動力電池生產中 AI 視覺檢測哪些關鍵工序？
覆蓋極片塗布線上檢測、隔膜針孔、極耳焊接質量、電極對齊的 X 光 / CT 檢測，以及圓柱電芯反光外殼檢測，守住一致性與安全門檻。
極片塗布缺陷尺寸小、速度快，AI 跟得上產線節拍嗎？
可以。DaoAI 模型針對高速塗布最佳化，線上實時檢出露箔、暗斑、厚薄不均等微小缺陷，滿足高節拍連續生產。
極耳焊接和電極對齊這類安全項怎麼把關？
DaoAI 用 2D 視覺檢測極耳焊點形貌，並以 X 光 / CT 檢測內部電極對齊與錯位，作為出廠安全質量閘門，降低熱失控風險。
圓柱電芯外殼強反光，常規檢測易誤判，怎麼辦？
DaoAI 透過特徵認知模型與最佳化打光抑制金屬反光，在圓柱電芯曲面上穩定識別劃痕、凹陷與汙漬，減少誤報。