3D AI AOI 裝置實現極片塗布線上全檢

隨著新能源電池行業的快速發展，極片塗布質量的檢測成為關鍵環節。微鏈道愛的 3D AI AOI 裝置憑藉其獨特優勢，為極片塗布線上全檢提供了有效的解決方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商，在極片塗布產線的塗布工序中，需要對極片進行線上全檢。極片作為新能源電池的核心元件，其塗布質量直接影響電池的效能和安全性。檢測物件包括極片塗布的厚度均勻性、表面平整度、是否存在氣孔、隱藏焊點等缺陷。

痛點：傳統的檢測方法在極片塗布檢測中面臨諸多困境。漏檢率較高，據統計，傳統方法的漏檢率可達 5%，這意味著大量存在缺陷的極片可能流入後續工序，對電池質量造成隱患。誤報率也居高不下，高達 30%，頻繁的誤報不僅增加了人工複檢的工作量，還降低了產線的生產效率。此外，人工檢測需要大量人力投入，且人力成本不斷上升。同時，在面對不同型號極片換型生產時，傳統檢測方法換型時間長，可達 30 分鐘，嚴重影響產線的靈活性。參考優可測高精度閃測儀釋出所帶來的效率和精度提升，該廠商急需一種更先進的檢測方案來解決這些問題。

技術原理

微鏈道愛的 3D AI AOI 裝置能夠有效解決上述問題，其原理基於先進的演算法和硬體技術。在硬體方面，採用自研 3D 相機，該相機具有高解析度和高幀率的特點，能夠快速、準確地捕捉極片的三維形貌資訊。在演算法上，利用三維形貌重建和點雲技術，將相機採集到的影象資料轉化為精確的三維點雲模型。透過對這個三維點雲模型的分析，可以清晰地檢測到極片表面和內部的各種缺陷，如隱藏焊點、氣孔等 2D 光學盲區缺陷。同時，結合 2D-3D 融合技術，既可以獲取極片的表面紋理和顏色資訊（2D 資訊），又可以獲取其高度和深度資訊（3D 資訊），從而全面、準確地檢測極片的各種缺陷。這種多維度的檢測方式能夠大大提高檢測的精度和準確性，因為它可以從不同角度觀察極片，避免了單一維度檢測可能出現的漏檢情況。

• 自研 3D 相機提供高質量的影象資料採集，為後續分析提供基礎。
• 三維形貌重建和點雲技術將影象資料轉化為可分析的三維模型，便於發現隱藏缺陷。
• 2D-3D 融合技術綜合利用 2D 和 3D 資訊，實現全方位檢測。
• 先進的演算法能夠對採集到的資訊進行快速處理和分析，提高檢測效率。

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極片塗布線上全檢解決方案。該裝置具備高精度的檢測能力，能夠檢測微米級的形貌缺陷，確保極片塗布質量符合高標準。在實際落地過程中，裝置可以與產線順暢對接，實現自動化檢測。同時，配套的 DaoAI AI AOI 軟體系統，採用視覺基礎模型的特徵認知技術，僅需 1-20 張良品即可實現少樣本學習，一塊良品 5 分鐘即可完成 0 程式碼自動程式設計。該軟體系統還具備語義誤報過濾功能，能夠有效降低誤報率。此外，DaoAI World 世界模型作為統一底座，為整個檢測系統提供語義理解、跨場景泛化和從產線反饋持續學習的能力，並且支援 100% 本地私有化部署，確保資料不出廠，保障資料安全。

3D AI AOI 裝置憑藉其先進技術，為新能源電池極片塗布檢測帶來了高精度、高效率的解決方案。

量化成效：使用微鏈道愛的 3D AI AOI 裝置後，極片塗布檢測的檢出率大幅提升至 98%，漏檢率降低至 <2%，有效避免了缺陷極片流入後續工序。誤報率降低了 -60%，大大減少了人工複檢的工作量，提高了產線的生產效率。同時，在換型生產時，換型時間從原來的 30 分鐘縮短至 5 分鐘，顯著提高了產線的靈活性和適應性。

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。