3D AI AOI 设备检测新能源电池极耳焊接缺陷

在工业 AI 落地新势能下，AI-AOI 技术为工业生产的缺陷检测带来了新的可能。微链道爱 3D AI AOI 设备在新能源电池极耳焊接质量检测中发挥着重要作用。

用户场景：某头部新能源电池厂商的极耳焊接产线，主要产品为各类新能源电池。检测对象是电池极耳的焊接部位，重点关注极耳焊接过程中出现的毛刺、虚焊等质量问题。极耳焊接质量直接影响电池的性能和安全性，因此对其进行精准检测至关重要。

痛点：在工业 AI 落地新势能下，传统的检测方法已难以满足新能源电池极耳焊接质量检测的需求。传统检测方式存在漏检率高的问题，据统计，漏检率可达 5%左右，这意味着大量存在质量隐患的电池可能流入市场。同时，误报率也较高，约为 15%，这不仅增加了人工复检的工作量，还降低了生产效率。此外，人工检测人力成本高，且换型时间长，一般换型需要 30 分钟以上，无法满足快速生产的需求。而且在合规性方面，传统检测方法难以保证检测结果的一致性和准确性，无法满足日益严格的行业标准。

技术原理

微链道爱 3D AI AOI 设备采用自研 3D 相机进行图像采集，通过三维形貌重建和点云技术，能够获取极耳焊接部位的精确三维信息。其原理在于，极耳焊接处的毛刺、虚焊等缺陷在三维空间中具有独特的形貌特征。自研 3D 相机可以捕捉到这些细微的特征差异，将其转换为点云数据。然后利用先进的算法对这些点云数据进行分析，与预先设定的标准模型进行比对。

• 对于毛刺，其在三维形貌上表现为突出的部分，与正常的焊接表面有明显区别，通过点云数据的高度和形状分析可以准确识别。
• 虚焊则表现为焊接部位的不连续和高度差异，算法可以根据点云数据的分布和特征，判断是否存在虚焊情况。
• 该设备还采用 2D-3D 融合技术，结合 2D 图像的纹理信息和 3D 点云的形貌信息，进一步提高检测的准确性，有效检测出隐藏焊点、共面度、微米级形貌、气孔等 2D 光学盲区的缺陷。

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新能源电池极耳焊接质量检测解决方案。该设备具备高精度的检测能力，能够检测到微米级的形貌变化。在落地实施中，首先利用 DaoAI AI AOI 软件系统进行编程，该系统基于视觉基础模型的特征认知，只需一块良品 5 分钟即可实现 0 代码自动编程，并且采用 APDT 正样本/少样本学习（仅需 1-20 张良品），大大缩短了编程时间和样本需求。同时，通过语义误报过滤功能，有效降低了误报率。此外，DaoAI World 世界模型作为统一底座，提供语义理解、跨场景泛化和从产线反馈持续学习的能力，支持 SDK / API / Docker 部署，并且可以实现 100% 本地私有化，保证数据不出厂。

3D AI AOI 设备凭借其先进的技术和强大的功能，为新能源电池极耳焊接质量检测提供了可靠的保障。

量化成效：使用微链道爱 3D AI AOI 设备后，检测效果显著提升。检出率达到了 98.5%，漏检率降低至 <1.5%，有效避免了有质量问题的电池流入市场。误报率降低了 -70%，大大减少了人工复检的工作量。换型时间从原来的 30 分钟以上缩短至 5 分钟，提高了生产效率，满足了快速换型的生产需求。