3D ACI 壓降新能源電池極耳焊接誤報率，複檢減負

微鏈道愛 3D ACI 設備（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）透過精準識別缺陷並大幅壓降誤報率，將新能源電池極耳焊接環節的複檢量降低了 75%，顯著提升了產線效率與質量控制水平。

新能源電池極耳焊接質量門中，微鏈道愛 3D ACI 設備（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）透過精準識別缺陷並大幅壓降誤報率，將新能源電池極耳焊接環節的複檢量降低了 75%，顯著提升了產線效率與質量控制水平。新能源電池作為電動汽車和儲能系統的核心元件，其效能與安全性直接取決於製造過程中的每一個細節。極耳焊接是電池製造的關鍵工序之一，連接著電芯與外部電路，其質量直接影響電池的內阻、充放電效率及迴圈壽命。任何微小的毛刺、虛焊、氣孔或形貌異常都可能導致電池效能衰減甚至安全事故。某頭部電池模組供應商在擴產過程中，面臨著極耳焊接質量檢測的巨大挑戰，尤其是在確保高檢出率的同時，如何有效控制誤報率，避免不必要的複檢與資源浪費，成為其亟待解決的核心問題。

痛點: 這道坎為什麼難過

在新能源電池極耳焊接的質量檢測環節，傳統方案面臨著多重挑戰，導致誤報率居高不下，嚴重影響產線效率。首先，由於極耳焊點往往存在複雜的幾何形狀和微米級的細節，傳統 2D AOI 難以獲取準確的三維資訊，對焊點毛刺、虛焊、氣孔等缺陷的識別精度受限，導致漏檢率可能高達 0.5% 以上，而誤報率則常在 5%—10% 之間徘徊。這意味著每檢測 1000 個焊點，就可能產生 50—100 個誤報，需要大量人工進行復判，耗費了寶貴的人力資源和時間，人工復判工時佔比有時高達 30%。

其次，極耳材料（如鋁、鎳等）在雷射焊接後，表面會形成複雜的反光和紋理，尤其在不同光照角度下，2D 影像極易產生陰影、高光等干擾，進一步加劇了誤報的發生。此外，隨著電池技術的迭代，極耳焊點趨向更小、更薄、更密集，對檢測精度提出了奈米級挑戰。傳統規則視覺或基於有限樣本的 2D AI 演算法，在面對這些微小、不規則且多變的缺陷時，泛化能力不足，難以適應產線快速換型和多品種小批次的需求，導致每次換型停機時間長，影響整體產線節拍。面對國產替代的趨勢，如何在現有技術框架下，實現對這些微米級甚至亞微米級缺陷的精準、高效檢測，同時壓降誤報率，是當前工業 AI 視覺領域的核心技術挑戰之一。

技術原理

微鏈道愛 3D ACI 設備透過其自研的 3D 相機和先進的三維形貌重建技術，從根本上解決了傳統 2D 檢測的侷限性。該設備採用多頻相移結構光技術，結合高解析度工業相機，能夠以亞微米級精度快速獲取焊點的完整三維點雲資料。透過對點雲資料進行三維形貌重建，我們可以獲得焊點的真實高度、體積、共面度、坡度等幾何資訊，而非僅僅依賴 2D 灰度或顏色資訊。例如，對於虛焊或氣孔，2D 影像可能只顯示為亮度異常，但 3D 資料能清晰展現其凹陷深度或內部空洞，從而避免了誤判。微鏈道愛 3D ACI 搭載的 DaoAI ACI OS 作業系統，內建視覺基礎模型，支援 APDT 正樣本/少樣本學習，僅需 1–20 張良品影像，即可在 5 分鐘內完成 0 程式碼自動編程，快速適應新的缺陷類型和產品型號，極大地提升了換型效率。

與傳統規則 AOI 相比，微鏈道愛 3D ACI 不再依賴工程師手動設定複雜的閾值和幾何規則，而是透過深度學習演算法自動學習缺陷特徵。這種方法對光照變化、產品表面紋理和材料反光具有更強的魯棒性，顯著降低了誤報率。相較於僅基於 2D AI 的方案，微鏈道愛 3D ACI 的 2D-3D 融合檢測能力，能夠結合 2D 影像的紋理、顏色資訊與 3D 資料的形貌特徵，進行更全面的判斷。例如，一個微小的毛刺在 2D 影像中可能不明顯，但在 3D 資料中其突出高度一目瞭然；而一個表面氧化導致的顏色變化，則需要 2D 影像輔助判斷。這種融合機制使得微鏈道愛 3D ACI 對隱藏焊點、微米級形貌異常等 2D 光學盲區缺陷的檢出率提升至 99.7% 以上，同時將誤報率壓降至 <1.5%，大幅優於行業傳統方案。

典型應用場景

• **極耳焊點毛刺檢測：** 微鏈道愛 3D ACI 利用三維形貌資料，精確測量焊點邊緣的突出高度和體積，識別微米級的毛刺。傳統 2D 檢測易受光影干擾，難以區分真實毛刺與表面紋理，而 3D 資料則能提供無偏差的幾何資訊。
• **虛焊與假焊檢測：** 針對虛焊導致的焊點結合不牢固或假焊造成的接觸不良，微鏈道愛 3D ACI 透過分析焊點的三維輪廓和高度變化，檢測是否存在凹陷、塌陷或不規則的形貌，這些都是 2D 影像難以捕捉的深度資訊。
• **焊點共面度檢測：** 在多排極耳焊接中，確保所有焊點處於同一平面至關重要。微鏈道愛 3D ACI 能夠精確計算每個焊點的 Z 軸高度，評估整體共面度，識別超出公差範圍的傾斜或高低不平現象，確保電氣連接的穩定性。
• **焊點氣孔與裂紋檢測：** 焊接過程中產生的內部氣孔或表面微裂紋，是影響電池效能和安全的關鍵缺陷。微鏈道愛 3D ACI 利用其高解析度三維重建能力，能夠識別焊點表面的微小孔洞和裂縫，這些在 2D 影像中可能被忽略或誤判為表面紋理。

落地案例

某頭部新能源電池 Tier-1 供應商，在擴建其電池模組生產線時，面臨極耳焊接檢測的巨大挑戰。由於產品種類多、換型頻繁，其原有的 2D AOI 系統誤報率高達 8%—10%，導致每天需要投入大量人力進行復檢，嚴重拖慢了產線節拍，且難以應對新產品快速導入的需求。該客戶引入了微鏈道愛 3D ACI 設備。上線前，客戶產線因高誤報率，每天需要 4 名質檢員進行 8 小時的人工複檢，複檢量佔總檢測量的 8% 左右，且偶有漏檢發生。在微鏈道愛團隊的協助下，透過採集少量良品樣本（僅 15 張），DaoAI ACI OS 作業系統在 10 分鐘內完成了模型訓練和部署。上線後，微鏈道愛 3D ACI 將誤報率成功壓降至 2% 以下，複檢量也隨之降低了 75%。

“微鏈道愛 3D ACI 的應用，不僅大幅降低了我們的誤報率，更解放了大量人力，讓我們的質檢團隊能專注於更高價值的工作。這不僅僅是設備升級，更是生產模式的革新。”—— 某頭部新能源電池 Tier-1 供應商生產負責人

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛為新能源電池極耳焊接質量門提供的核心解決方案，是基於其自研 3D 相機與三維形貌重建技術的 3D ACI 設備。該設備整合了 DaoAI ACI OS 作業系統，利用其視覺基礎模型的強大特徵認知能力，實現了“一塊良品 5 分鐘 0 程式碼自動編程”的快速部署。透過 APDT 正樣本/少樣本學習機制，即使面對複雜多變的極耳焊點缺陷，也僅需 1–20 張良品樣本即可完成高精度模型訓練，極大地縮短了換型時間，從數小時縮短至 10min 內，確保產線節拍不受影響。微鏈道愛 3D ACI 設備支援 100% 本地私有化部署，資料不出廠，滿足客戶對資料安全和合規性的嚴格要求。此外，微鏈道愛 DaoAI World 世界模型作為統一底座，支援語義理解和跨場景泛化，能夠從產線反饋中持續學習，不斷最佳化檢測模型，確保長期執行的穩定性和準確性。

透過部署微鏈道愛 3D ACI 解決方案，客戶實現了顯著的業務價值。首先，誤報率降低 75%，直接減少了大量人工複檢工作，每班次可節省 3 名質檢員，人力成本得到有效控制。其次，漏檢率被壓降至 <0.3%，確保了產品質量的穩定性和可靠性，降低了因缺陷產品流出而產生的返工、召回及品牌聲譽風險。換型時間縮短至 10min，提升了產線柔性，使其能夠快速響應市場需求變化。綜合來看，微鏈道愛 3D ACI 解決方案不僅提升了檢測精度和效率，更透過壓降誤報率和複檢減負，為新能源電池製造商帶來了實實在在的經濟效益和競爭優勢。

本場景的完整方案：新能源電池 行業解決方案 · 極耳焊接質量門檢測

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。