3D AI AOI 设备检测新能源电池阴阳极对齐缺陷

在新能源电池行业蓬勃发展的当下，质量检测至关重要。微链道爱3D AI AOI设备以其先进技术，为新能源电池卷绕/叠片阴阳极对齐检测提供了可靠方案。

用户场景：某头部新能源电池厂商，在其卷绕/叠片生产线上，主要产品为锂离子电池。检测对象聚焦于电池阴阳极的对齐情况，这一步骤对于电池的性能和安全性起着关键作用。在X-ray CT检测环节，确保阴阳极精确对齐是保证电池质量的重要工序。

痛点：在传统的检测方法中，存在诸多量化困境。一方面，由于阴阳极对齐的检测涉及到微米级别的精度要求，传统2D光学检测存在大量盲区，导致漏检率高达3%，这会使部分不合格产品流入后续工序，增加了产品召回和安全隐患的风险。另一方面，误报率也达到了20%，频繁的误报不仅增加了人力复检的负担，还降低了生产效率。此外，随着国产AI芯片在工业视觉质检中的应用逐渐成为热点，传统设备在算力和算法适配性上难以满足智能制造缺陷检测的需求，无法实现高效、精准的检测。

技术原理

微链道爱的3D AI AOI设备采用自研3D相机和三维形貌重建/点云技术来解决上述问题。自研3D相机能够捕捉电池阴阳极的三维图像信息，相较于传统2D相机，它提供了更多的深度信息。通过三维形貌重建和点云技术，可以将相机捕捉到的信息转化为精确的三维模型。这一过程之所以有效，是因为在卷绕/叠片过程中，阴阳极对齐与否会导致其三维形貌发生细微变化，这些变化在2D图像中可能难以察觉，但在三维模型中会清晰地显示出来。例如，对齐偏差会导致局部高度或角度的变化，通过对三维点云数据的分析，可以准确识别出这些隐藏的缺陷。此外，该设备还采用了2D-3D融合技术，结合2D图像的纹理信息和3D的深度信息，进一步提高检测的准确性。

• 自研3D相机获取丰富的三维图像信息，提供深度维度的检测依据。
• 三维形貌重建和点云技术将图像信息转化为可分析的三维模型，便于发现细微的对齐缺陷。
• 2D-3D融合技术结合两种图像信息优势，提升检测精度。

微链道爱解决方案与产品

以3D AI AOI设备为核心，微链道爱提供了一套完整的检测解决方案。该设备具备高精度的检测能力，能够检测隐藏焊点、共面度、微米级形貌以及气孔等2D光学盲区缺陷，尤其适用于新能源电池阴阳极对齐的检测。在落地过程中，可与DaoAI AI AOI软件系统配合，该软件系统基于视觉基础模型的特征认知，可实现一块良品5分钟0代码自动编程，通过APDT正样本/少样本学习（仅需1-20张良品），结合语义误报过滤功能，进一步优化检测流程，提高检测效率和准确性。

3D AI AOI设备凭借先进技术，为新能源电池质检带来新突破。

量化成效：使用微链道爱的3D AI AOI设备后，检测成效显著。漏检率从原来的3%降低到了<0.6%，有效避免了不合格产品流入市场。误报率大幅降低了 -85%，减少了人力复检的工作量，提高了生产效率。同时，设备换型时间缩短至5min，满足了生产线快速切换产品的需求，提升了整体生产的灵活性。