APDT 少樣本自訓練賦能極耳焊接，壓降毛刺與虛焊漏檢 −92%

微鏈道愛 3D AI AOI 設備通過 APDT 少樣本自訓練能力，在新能源電池極耳焊接質量門中，將毛刺與虛焊的漏檢率從 0.8% 降至 0.06%，顯著提升了產品質量與產線效率。

微鏈道愛 3D AI AOI 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) 通過 APDT 少樣本自訓練能力，在新能源電池極耳焊接質量門中，將毛刺與虛焊的漏檢率從 0.8% 降至 0.06%，顯著提升了產品質量與產線效率。新能源電池作為電動汽車和儲能系統的核心組件，其製造過程的質量控製至關重要。特別是在極耳焊接工序，這是電池內部電連接的關鍵環節，直接影響電池的內阻、循環寿命和安全性。某頭部動力電池製造商，其產線采用激光焊接技術連接極耳與汇流排，要求焊接質量無毛刺、無虛焊、焊點飽滿。然而，由於極耳材料的反光特性、焊接過程中的飛溅以及快速的產線節拍，傳統檢測方法難以有效識別這些微小缺陷，導致潛在的質量風險。

痛點:這道坎為什麼難過

該頭部電池廠商面臨多重挑戰。首先，極耳焊接區域的毛刺和虛焊缺陷尺寸微小（常在數十微米至數百微米之間），且形狀不規則，在複雜的光學環境下極易被漏檢。傳統 2D 視覺系統因無法獲取深度信息，對隱藏在焊縫深處或被阴影遮擋的缺陷束手無策，導致漏檢率一度高達 0.8%。其次，產線節拍快，每分鐘處理數百個電池單元，要求檢測系統在極短時間內完成高精度判斷，使得人工複檢成為巨大的負担，不僅耗費大量人力資源，還可能因視覺疲劳導致二次漏檢。第三，極耳焊接工藝複雜，不同批次材料、焊接參數微調都可能導致缺陷形態的變化，傳統基於規則的 AOI 系統需要耗費數小時甚至數天進行參數調整和模型重訓，嚴重影響換型效率和產線稼動率。正如當前工業AI大模型在傳統產業視覺智能應用中面臨的挑戰，缺陷的多樣性和不可預測性使得模型訓練需要大量樣本，而實際生產中，尤其是新型缺陷或低頻缺陷，良品和不良品樣本獲取極為困難且成本高昂，這進一步加劇了檢測模型的部署和維護難度。

從工藝和成像層面來看，極耳材料（如鋁、镍）表面光洁，激光焊接後易產生鏡面反射，導致 2D 圖像出現高光和阴影，幹擾缺陷特征的提取。同時，焊接過程中產生的微小毛刺可能附着在焊縫邊緣或內部，虛焊則表現為焊縫不連續、氣孔或熔深不足，這些三維形貌特征在平面圖像上難以區分。傳統的 2D AOI 往往只能識別表面宏觀缺陷，對於深層或側壁的缺陷，如焊縫內部的微小氣孔、虛焊導致的接觸不良，則完全是光學盲區。此外，對新型電池結構或材料進行檢測時，由於缺乏足夠的不良樣本進行模型訓練，現有系統難以快速適應，導致部署周期長、成本高，難以滿足新能源電池行業快速迭代的需求。

技術原理

微鏈道愛 3D AI AOI 設備的核心在於其自研的 3D 相機與先進的三維形貌重建技術，結合 2D-3D 融合的 AI 算法，尤其突出了 APDT 少樣本自訓練能力。該設備通過高精度結構光投影與多視角圖像采集，在數十毫秒內獲取極耳焊接區域的完整點雲數據，實現微米級的三維形貌重建。這使得傳統 2D 光學盲區內的缺陷，如焊縫內部氣孔、虛焊造成的凹陷、以及側壁毛刺等，都能被清晰地呈現為三維幾何特征。微鏈道愛 DaoAI AI AOI 軟件系統在此基礎上，運用先進的深度學習模型進行特征提取與缺陷分類。針對新能源電池行業樣本稀缺的痛點，微鏈道愛創新性地引入了 APDT (Active Positive Data Training) 少樣本自訓練機製。該機製允許模型僅通過 1-20 張良品樣本，就能快速建立基線模型，並通過主動學習和無監督/半監督學習的方式，在少量不良樣本甚至無不良樣本的情況下，逐步提升缺陷識別能力。這意味着在產線換型或遇到新型缺陷時，客戶無需耗費大量時間收集並標注不良樣本，大大縮短了模型部署和迭代周期。

與傳統規則 AOI 和純 2D AI AOI 相比，微鏈道愛 3D AI AOI 的優勢在於其對三維信息的深度利用。傳統規則 AOI 依賴人工設定閾值，面對複雜多變的缺陷形態時，誤報率和漏檢率居高不下，且維護成本高昂。純 2D AI AOI 虽然能通過深度學習識別平面特征，但對深度信息缺失的缺陷（如焊縫內部缺陷、微小形貌變化）仍力不從心。微鏈道愛 3D AI AOI 則通過自研 3D 相機獲取的精準三維點雲數據，結合 2D 圖像的紋理和顏色信息，實現全方位的缺陷檢測。例如，對於虛焊，2D 圖像可能僅顯示為顏色或亮度異常，而 3D 數據則能直接量化焊縫的熔深、高度和連續性，從而進行更準確的判斷。微鏈道愛 DaoAI 世界模型作為統一底座，進一步增強了模型的語義理解和跨場景泛化能力，使其能夠從產線反饋中持續學習，不斷優化檢測性能，實現真正的智能製造閉環。通過這種 2D-3D 融合與 APDT 少樣本自訓練的結合，微鏈道愛將新能源電池極耳焊接的缺陷檢出率提升至 99.4% 以上，同時將誤報率降低了 −85%。

典型應用場景

• **極耳焊接毛刺檢測:** 微鏈道愛 3D AI AOI 設備能夠精確識別焊縫邊緣或表面的微小金屬突起（毛刺），這些毛刺可能導致電池內部短路。通過高精度三維形貌重建，設備能量化毛刺的高度、寬度和體積，避免傳統 2D 視覺因反光或阴影而產生的漏檢。
• **極耳焊接虛焊與假焊檢測:** 針對焊點不飽滿、熔深不足、連接不牢固的虛焊和假焊，微鏈道愛設備能夠通過分析焊縫的三維輪廓和點雲密度，判斷焊點的完整性和可靠性。這解決了 2D 圖像無法有效評估焊縫內部連接質量的難題。
• **焊縫氣孔與裂紋檢測:** 3D 形貌數據能清晰呈現焊縫表面的微小氣孔和裂紋，即使其隱藏在焊縫深處或被其他結構遮擋。微鏈道愛 DaoAI AI AOI 軟件系統通過對三維點雲的精細分析，能夠識別並量化這些對電池性能影響極大的缺陷。
• **焊點共面度與位置度評估:** 在極耳與汇流排的連接中，焊點的共面度和精確位置至關重要。微鏈道愛 3D AI AOI 設備能夠精確測量多個焊點之間的相對高度和空間位置，確保焊接的幾何精度符合設計要求，防止因形變導致的應力集中或接觸不良。
• **焊縫寬度與高度一致性檢測:** 對於激光焊接的焊縫，其寬度和高度的一致性是衡量焊接質量的重要指標。微鏈道愛設備利用三維數據對焊縫進行横截面分析，實時監測焊縫尺寸偏差，確保焊接工藝的穩定性。

落地案例

一家國內頭部動力電池製造商，其產線極耳焊接環節面臨嚴峻的毛刺與虛焊漏檢挑戰。由於其產品迭代速度快，新型電池包結構不斷推出，傳統 2D AOI 系統在每次換型時都需要耗費大量人力進行規則調整和樣本收集，嚴重拖慢了新產品的量產進度。同時，高昂的人工複檢成本和偶尔出現的漏檢批次，不僅增加了運營開支，也對其品牌聲誉造成潛在風險。為了解決這些問題，該廠商引進了微鏈道愛 3D AI AOI 設備，並重點利用其 APDT 少樣本自訓練能力。在初次部署時，微鏈道愛工程師團隊僅使用了 15 張良品極耳焊接樣本，便在數小時內完成了基礎模型的訓練與部署。針對後續生產中出現的少量新型毛刺和虛焊，通過 APDT 機製，產線工程師無需專業編程知識，僅需提供極少數（1-3 張）新的不良樣本，系統便能快速自適應學習，實現缺陷模型的快速迭代。上線前，該產線毛刺和虛焊的綜合漏檢率約為 0.8%，每班次需要 4 名工人進行複檢；上線後，得益於微鏈道愛 3D AI AOI 的高精度檢測和 APDT 快速迭代能力，漏檢率穩定控製在 0.06% 以下，人工複檢量降低了 −90%，僅需 1 名工人進行抽檢和確認，極大地解放了人力。

微鏈道愛 3D AI AOI 設備的 APDT 少樣本自訓練能力，讓我們在面對新型缺陷時，能夠快速響應並部署檢測模型，極大地縮短了新產品導入周期，實現了從“人工經驗”到“AI 智能”的跨越。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛為該客戶提供的核心解決方案是基於 DaoAI 2D / 3D AI AOI 設備。該設備集成了微鏈道愛自研的高精度 3D 相機和先進的三維形貌重建模塊，能夠實時采集極耳焊接區域的完整三維點雲數據。通過 2D-3D 融合算法，微鏈道愛 DaoAI AI AOI 軟件系統能夠對極耳焊接的毛刺、虛焊、氣孔、裂紋、共面度等各類缺陷進行全面、精準的識別和量化。APDT 少樣本自訓練是該方案的亮點，它通過正樣本/少樣本學習機製，允許客戶在極少量的樣本數據下快速訓練和部署模型。當產線出現新缺陷類型或工藝調整時，用戶只需提供 1-20 張良品或少量不良樣本，系統即可在 5 分鐘內完成模型更新，無需複雜的代碼編程，極大地提升了模型的適應性和產線柔性。此外，微鏈道愛 DaoAI World 世界模型作為統一底座，通過語義理解和跨場景泛化能力，確保了模型在不同電池型號和焊接工藝下的穩定性和可靠性。設備部署支持 100% 本地私有化，所有檢測數據均在客戶工廠內部處理，保障了數據安全與隱私。微鏈道愛還提供了完善的售後服務與技術支持，確保設備長期穩定運行，並根據客戶需求持續優化模型性能。

通過引入微鏈道愛 3D AI AOI 設備，該頭部動力電池製造商實現了極耳焊接質量檢測的全面升級。毛刺與虛焊的漏檢率從 0.8% 降低至 0.06%，檢出率提升至 99.94% 以上，有效杜絕了潛在的電池安全隱患。同時，人工複檢工時降低了 −90%，將原先 4 人的複檢團隊縮減至 1 人，顯著降低了人力成本。APDT 少樣本自訓練能力使得新產品換型時間從數天縮短至數小時，產線稼動率提高了 −15%，為客戶帶來了顯著的經济效益和競爭優勢。微鏈道愛致力於為新能源電池行業提供高效、智能、可靠的視覺檢測解決方案，助力客戶實現高品質、高效率的生產目標。

本文由人工智能生成。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。