3D AI AOI 裝置檢測新能源電池極耳焊接缺陷

在工業 AI 落地新勢能下，AI-AOI 技術為工業生產的缺陷檢測帶來了新的可能。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置在新能源電池極耳焊接質量檢測中發揮著重要作用。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商的極耳焊接產線，主要產品為各類新能源電池。檢測物件是電池極耳的焊接部位，重點關注極耳焊接過程中出現的毛刺、虛焊等質量問題。極耳焊接質量直接影響電池的效能和安全性，因此對其進行精準檢測至關重要。

痛點：在工業 AI 落地新勢能下，傳統的檢測方法已難以滿足新能源電池極耳焊接質量檢測的需求。傳統檢測方式存在漏檢率高的問題，據統計，漏檢率可達 5%左右，這意味著大量存在質量隱患的電池可能流入市場。同時，誤報率也較高，約為 15%，這不僅增加了人工複檢的工作量，還降低了生產效率。此外，人工檢測人力成本高，且換型時間長，一般換型需要 30 分鐘以上，無法滿足快速生產的需求。而且在合規性方面，傳統檢測方法難以保證檢測結果的一致性和準確性，無法滿足日益嚴格的行業標準。

技術原理

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置採用自研 3D 相機進行影象採集，透過三維形貌重建和點雲技術，能夠獲取極耳焊接部位的精確三維資訊。其原理在於，極耳焊接處的毛刺、虛焊等缺陷在三維空間中具有獨特的形貌特徵。自研 3D 相機可以捕捉到這些細微的特徵差異，將其轉換為點雲資料。然後利用先進的演算法對這些點雲資料進行分析，與預先設定的標準模型進行比對。

• 對於毛刺，其在三維形貌上表現為突出的部分，與正常的焊接表面有明顯區別，透過點雲資料的高度和形狀分析可以準確識別。
• 虛焊則表現為焊接部位的不連續和高度差異，演算法可以根據點雲資料的分佈和特徵，判斷是否存在虛焊情況。
• 該裝置還採用 2D-3D 融合技術，結合 2D 影象的紋理資訊和 3D 點雲的形貌資訊，進一步提高檢測的準確性，有效檢測出隱藏焊點、共面度、微米級形貌、氣孔等 2D 光學盲區的缺陷。

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新能源電池極耳焊接質量檢測解決方案。該裝置具備高精度的檢測能力，能夠檢測到微米級的形貌變化。在落地實施中，首先利用 DaoAI AI AOI 軟體系統進行程式設計，該系統基於視覺基礎模型的特徵認知，只需一塊良品 5 分鐘即可實現 0 程式碼自動程式設計，並且採用 APDT 正樣本/少樣本學習（僅需 1-20 張良品），大大縮短了程式設計時間和樣本需求。同時，透過語義誤報過濾功能，有效降低了誤報率。此外，DaoAI World 世界模型作為統一底座，提供語義理解、跨場景泛化和從產線反饋持續學習的能力，支援 SDK / API / Docker 部署，並且可以實現 100% 本地私有化，保證資料不出廠。

3D AI AOI 裝置憑藉其先進的技術和強大的功能，為新能源電池極耳焊接質量檢測提供了可靠的保障。

量化成效：使用微鏈道愛 3D AI AOI 裝置後，檢測效果顯著提升。檢出率達到了 98.5%，漏檢率降低至 <1.5%，有效避免了有質量問題的電池流入市場。誤報率降低了 -70%，大大減少了人工複檢的工作量。換型時間從原來的 30 分鐘以上縮短至 5 分鐘，提高了生產效率，滿足了快速換型的生產需求。

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。