3D AI AOI 裝置檢測新能源電池陰陽極對齊缺陷

在新能源電池行業蓬勃發展的當下，質量檢測至關重要。微鏈道愛3D AI AOI裝置以其先進技術，為新能源電池卷繞/疊片陰陽極對齊檢測提供了可靠方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商，在其卷繞/疊片生產線上，主要產品為鋰離子電池。檢測物件聚焦於電池陰陽極的對齊情況，這一步驟對於電池的效能和安全性起著關鍵作用。在X-ray CT檢測環節，確保陰陽極精確對齊是保證電池質量的重要工序。

痛點：在傳統的檢測方法中，存在諸多量化困境。一方面，由於陰陽極對齊的檢測涉及到微米級別的精度要求，傳統2D光學檢測存在大量盲區，導致漏檢率高達3%，這會使部分不合格產品流入後續工序，增加了產品召回和安全隱患的風險。另一方面，誤報率也達到了20%，頻繁的誤報不僅增加了人力複檢的負擔，還降低了生產效率。此外，隨著國產AI晶片在工業視覺質檢中的應用逐漸成為熱點，傳統裝置在算力和演算法適配性上難以滿足智慧製造缺陷檢測的需求，無法實現高效、精準的檢測。

技術原理

微鏈道愛的3D AI AOI裝置採用自研3D相機和三維形貌重建/點雲技術來解決上述問題。自研3D相機能夠捕捉電池陰陽極的三維影象資訊，相較於傳統2D相機，它提供了更多的深度資訊。透過三維形貌重建和點雲技術，可以將相機捕捉到的資訊轉化為精確的三維模型。這一過程之所以有效，是因為在卷繞/疊片過程中，陰陽極對齊與否會導致其三維形貌發生細微變化，這些變化在2D影象中可能難以察覺，但在三維模型中會清晰地顯示出來。例如，對齊偏差會導致區域性高度或角度的變化，透過對三維點雲資料的分析，可以準確識別出這些隱藏的缺陷。此外，該裝置還採用了2D-3D融合技術，結合2D影象的紋理資訊和3D的深度資訊，進一步提高檢測的準確性。

• 自研3D相機獲取豐富的三維影象資訊，提供深度維度的檢測依據。
• 三維形貌重建和點雲技術將影象資訊轉化為可分析的三維模型，便於發現細微的對齊缺陷。
• 2D-3D融合技術結合兩種影象資訊優勢，提升檢測精度。

微鏈道愛解決方案與產品

以3D AI AOI裝置為核心，微鏈道愛提供了一套完整的檢測解決方案。該裝置具備高精度的檢測能力，能夠檢測隱藏焊點、共面度、微米級形貌以及氣孔等2D光學盲區缺陷，尤其適用於新能源電池陰陽極對齊的檢測。在落地過程中，可與DaoAI AI AOI軟體系統配合，該軟體系統基於視覺基礎模型的特徵認知，可實現一塊良品5分鐘0程式碼自動程式設計，透過APDT正樣本/少樣本學習（僅需1-20張良品），結合語義誤報過濾功能，進一步最佳化檢測流程，提高檢測效率和準確性。

3D AI AOI裝置憑藉先進技術，為新能源電池質檢帶來新突破。

量化成效：使用微鏈道愛的3D AI AOI裝置後，檢測成效顯著。漏檢率從原來的3%降低到了<0.6%，有效避免了不合格產品流入市場。誤報率大幅降低了 -85%，減少了人力複檢的工作量，提高了生產效率。同時，裝置換型時間縮短至5min，滿足了生產線快速切換產品的需求，提升了整體生產的靈活性。

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。