3D AI AOI 助力新能源電池極片對齊檢測

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置(自研 3D 相機 + 三維形貌重建/點雲, 檢隱藏焊點/共面度/微米級形貌/氣孔等 2D 光學盲區缺陷, 2D-3D 融合) 透過深度學習與三維高精度成像技術, 將新能源電池卷繞/疊片陰陽極對齊的漏檢率從 2.5% 降低至 <0.4%, 大幅提升了電池生產的質量控制水平與安全性。

新能源電池作為全球能源轉型的核心驅動力，其製造過程對精度和可靠性有著極致要求。在動力電池和儲能電池的生產中，電芯的卷繞或疊片是決定電池效能、安全性和壽命的關鍵工序。其中，陰陽極材料的精確對齊至關重要，任何微小的偏差都可能導致區域性過熱、內短路甚至熱失控。目前，業內普遍採用 X-ray CT 技術進行無損檢測，以評估內部對齊情況。然而，X-ray CT 成本高昂、節拍受限，且對於某些特定形貌的微米級對齊偏差，其檢出能力仍存在侷限。為了應對長三角及贛域製造企業在產線數字化轉型中提質增效的需求，微鏈道愛憑藉其先進的 3D AI AOI 裝置，為新能源電池製造商提供了突破性的解決方案，尤其在提升陰陽極對齊檢測精度和效率方面，展現出顯著優勢。

痛點:這道坎為什麼難過

在新能源電池陰陽極對齊檢測環節，傳統方法面臨多重挑戰。首先，現有 X-ray CT 裝置雖然具備內部檢測能力，但對於微米級的區域性錯位或形變，其影象解析度和對比度可能不足以清晰區分，導致漏檢率高達 2.5% 左右。其次，X-ray CT 裝置的高昂購置和維護成本，以及較長的單次掃描時間，使其在高速電池產線上的節拍適應性差，嚴重製約了產能提升和規模化生產的經濟性。此外，誤報率也是一個長期困擾，傳統 X-ray 影象判讀依賴專家經驗，易受主觀因素影響，導致人工復判工時居高不下，平均每班次需耗費 4-6 小時進行復判，增加了運營成本。最後，隨著電池能量密度的不斷提高，任何微小的缺陷都可能引發嚴重的安全事故，合規風險和召回成本成為懸在製造商頭頂的達摩克利斯之劍。

這些痛點根源於多方面。從工藝層面看，卷繞或疊片過程中，極片張力、環境溼度、材料批次差異等都可能導致極片邊緣的微小翹曲或偏移，這些缺陷在二維投影下極難察覺，甚至在 X-ray CT 影象中也可能被“抹平”。從成像層面看，X-ray CT 的穿透性使其對材料密度差異敏感，但對於電池內部電極片邊緣的微米級高度差或區域性形變，其三維重建的精度和速度難以滿足線上檢測要求。尤其在長三角及贛域，眾多電池製造企業正積極推動數字化轉型，對上位機開發與產線資料整合提出了更高要求，傳統檢測方案的資料處理能力和與 MES/SCADA 系統的融合度不足，進一步加劇了生產管理的難度。

技術原理

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置透過自研高精度 3D 相機，結合先進的三維形貌重建演算法，從根本上解決了傳統檢測的盲區。我們採用結構光或鐳射三角測量原理，以非接觸方式快速獲取被測物體的完整三維點雲資料。不同於傳統 X-ray CT 的密度成像，微鏈道愛 3D AI AOI 專注於捕捉物體表面的幾何形貌特徵，能夠以微米級精度還原電極片的真實三維結構。這使得裝置能有效識別並量化極片邊緣的翹曲、錯位、分層等缺陷，即使這些缺陷在 2D 投影下完全不可見。

在資料處理層面，微鏈道愛 3D AI AOI 融合了強大的 AI 視覺基礎模型和深度學習演算法。透過對海量良品和缺陷樣本進行訓練，系統能夠自主學習並提取三維點雲資料中的關鍵特徵，實現高精度、高魯棒性的缺陷識別。相比傳統規則 AOI 依賴人工設定閾值，微鏈道道愛 3D AI AOI 的 AI 模型能夠適應生產波動和材料多樣性，將誤報率降低 −85% 以上，並顯著提升檢出率至 99.5% 以上。同時，我們獨有的 2D-3D 融合技術，將高解析度 2D 影象的紋理資訊與 3D 形貌資料相結合，進一步增強了缺陷識別的全面性和準確性。例如，針對卷繞過程中陰陽極片邊緣的微小對齊偏差，系統能精確計算出其三維空間的相對位置和偏差量，並實時反饋給上位機系統，實現閉環控制。

典型應用場景

• **卷繞/疊片極片邊緣對齊度檢測**：這是本案例的核心場景。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置能夠精確測量卷繞或疊片過程中陰陽極片邊緣在橫向和縱向上的微米級偏差。傳統方法在此類缺陷的檢出上存在盲區，而 3D AI AOI 透過重建極片邊緣的完整三維形貌，結合 AI 演算法，能準確量化錯位量，預防電池內短路風險。
• **極片表面微米級形貌缺陷檢測**：除了對齊度，裝置還能檢測極片塗布過程中的微小凸起、凹陷、劃痕或異物。這些缺陷可能導致區域性電流密度不均，影響電池迴圈壽命。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置利用其高精度三維成像能力，能清晰捕捉這些微米級的表面異常。
• **焊點共面度與氣孔檢測**：在電池模組組裝環節，電芯與匯流排的連線焊點質量至關重要。3D AI AOI 可檢測焊點的三維形貌，評估共面度是否達標，以及焊縫內部是否存在氣孔等隱性缺陷。這些缺陷在 2D 影象中難以識別，但對電池的內阻和安全性影響巨大。
• **電極片分層或褶皺檢測**：在極片裁切、搬運或卷繞過程中，可能出現肉眼難以察覺的分層或褶皺。微鏈道愛 3D AI AOI 透過精確的三維高度資訊，能夠識別出這些微小的形變，避免其在後續工序中進一步惡化，導致電池效能下降。
• **隔膜完整性與厚度均勻性檢測**：雖然隔膜檢測通常使用透射或反射光，但對於隔膜在卷繞後可能出現的微小褶皺或區域性厚度異常，3D 形貌檢測能提供輔助驗證。微鏈道愛 3D AI AOI 可以在一定程度上評估隔膜的平整度和區域性形變，確保其隔離效能。

落地案例

某頭部新能源電池 Tier-1 供應商，其位於長三角的超級工廠在電芯卷繞工序中，長期面臨 X-ray CT 漏檢率較高、人工復判耗時、以及與上位機系統整合不暢等問題。為響應集團數字化轉型戰略，該廠商引入了微鏈道愛 3D AI AOI 裝置，旨在提升陰陽極對齊檢測的精度和自動化水平。在上線前，該產線 X-ray CT 的陰陽極對齊缺陷漏檢率約為 2.5%，每月因漏檢導致的返工或報廢成本高達數十萬元，且每班次需 4-6 名經驗豐富的檢測員進行人工復判。在初期部署中，微鏈道愛工程師團隊與客戶緊密合作，利用 APDT 正樣本/少樣本學習技術，僅透過 15 張良品樣本，在 5 分鐘內完成了基礎模型程式設計。隨後，透過與客戶現有 MES 系統進行上位機資料介面開發，實現了檢測結果的實時上傳與追溯。

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置助力客戶將陰陽極對齊漏檢率降低至 <0.4%，誤報率降低 −88%，顯著提升了產線 OEE。

上線後，微鏈道愛 3D AI AOI 裝置展現出卓越效能。首先，陰陽極對齊缺陷的漏檢率穩定控制在 <0.4%，遠低於客戶預期。其次，得益於 DaoAI AI AOI 軟體系統的語義誤報過濾功能，誤報率降低了 −88%，使得人工復判量大幅減少，平均每班次復判工時從 4-6 小時縮短至 0.5 小時以內，有效釋放了人力。此外，透過微鏈道愛 3D AI AOI 裝置與客戶上位機系統的深度整合，實現了檢測資料與生產資料的順暢對接，為產線管理提供了實時、精準的資料支撐，助力客戶在數字化轉型中實現了顯著的提質增效。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛以 3D AI AOI 裝置為核心，為新能源電池行業提供了全面的質量檢測解決方案。我們的 3D AI AOI 裝置整合了自研高精度 3D 相機和先進的三維形貌重建技術，能夠實現對微米級缺陷的精準捕捉和量化。在部署方面，我們支援 100% 本地私有化部署，確保客戶資料安全不出廠。建模過程高度智慧化，DaoAI AI AOI 軟體系統支援一塊良品 5 分鐘 0 程式碼自動程式設計，並透過 APDT 正樣本/少樣本學習（1–20 張良品），快速適應不同產品型號和檢測需求。針對新能源電池產線的高節拍要求，微鏈道愛 3D AI AOI 裝置最佳化了資料採集和處理速度，確保不拖慢整體生產節拍。

除了核心的 3D AI AOI 裝置，微鏈道愛還提供一系列配套產品，以構建更完善的智慧檢測生態。例如，DaoAI AI AOI 軟體系統作為核心大腦，提供強大的視覺基礎模型特徵認知能力；DaoAI 機器人視覺可應用於後續的缺陷產品抓取或輔助裝配；天眼 SkyVision 0 程式碼影片監控 AI 平臺則能對產線進行宏觀監控和異常預警。所有產品均基於 DaoAI World 世界模型統一底座，具備語義理解、跨場景泛化和從產線反饋持續學習的能力，確保解決方案的長期有效性和可擴充套件性。透過這些產品線的協同作用，微鏈道愛能夠為長三角及贛域的製造企業提供從前端檢測到後端資料管理，再到智慧決策的全鏈條數字化轉型支援，實現生產效率的顯著提升和運營成本的有效控制。

透過微鏈道愛 3D AI AOI 裝置的成功應用，客戶實現了顯著的量化成效和業務價值。陰陽極對齊缺陷的漏檢率從 2.5% 降低到 <0.4%，大幅提升了電池產品的安全性和一致性。誤報率降低了 −88%，顯著減少了人工復判工作量和誤判風險。換型時間也從數小時縮短至 5min，極大地提升了產線的柔性生產能力。這些改進不僅直接降低了返工、報廢和人工成本，更重要的是，提升了客戶品牌在新能源電池市場的競爭力，為其長期發展奠定了堅實的質量基礎。

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。