新能源電池極耳焊接：3D ACI 助力產線節拍與100%全檢產能

微鏈道愛 3D ACI 設備(自研 3D 相機 + 結構光三維形貌重建/點雲, 檢隱藏焊點/共面度/微米級形貌/開口氣孔與表面凹陷等 2D 光學盲區缺陷, 2D-3D 融合; 結構光只測表面幾何, 不透明體的內部缺陷由 X 光/CT 成像、ACI 判讀) 透過其高精度三維檢測能力與高速影像處理引擎, 將新能源電池極耳焊接質量門的漏檢率從傳統人工目檢的 2.5% 降低至 <0.3%, 同時實現了產線 100% 全檢與節拍匹配。

本文用到的 ACI 是「自動認知檢測」(Auto Cognitive Inspection)的縮寫—— AI AOI 的下一代提法:保留 A(自動)與 I(檢測),把 O(光學)換成 C(認知),因為判定依據是認知而不是成像方式。完整論證見從 AI AOI 到 ACI。

在新能源電池製造的整個鏈條中，極耳焊接是電池效能與安全的關鍵工序之一。隨著電動汽車市場對電池能量密度、迴圈壽命和安全性的要求日益嚴苛，任何微小的焊接缺陷都可能導致嚴重的質量問題甚至安全隱患。傳統上，極耳焊接質量的檢測多依賴人工目檢或基於 2D 光學原理的 AOI 設備。然而，面對日益增長的產能需求和複雜多樣的缺陷類型，這些傳統方法在檢測效率和準確性上都面臨巨大挑戰。

痛點:這道坎為什麼難過

在新能源電池極耳焊接的質量門環節，傳統檢測方案面臨著多重挑戰。首先是**產線節拍與 100% 全檢產能的矛盾**，某頭部電池廠商的產線節拍高達 60ppm，傳統人工目檢根本無法跟上這一速度，導致抽檢比例低，漏檢率居高不下，據產線資料顯示，人工目檢下的漏檢率曾高達 2.5%。其次是**缺陷識別的複雜性與侷限性**。極耳焊接缺陷如虛焊、毛刺、焊點塌陷、輕微偏位等，往往具有微米級特徵，且在二維影像下可能因光照、反光、材料顏色差異等因素而難以區分，導致傳統 2D AOI 誤報率高達 8-12%，嚴重影響產線效率。此外，新能源電池產品迭代迅速，**頻繁的型號切換**使得傳統基於規則的 AOI 設備每次換型都需要耗費數小時甚至數天的重新編程和調試，嚴重拖慢了產線柔性。

造成這些痛點的根源在於極耳焊接本身的複雜性以及傳統檢測技術的物理限制。極耳通常由銅、鋁等高反光材料製成，其表面微小的形貌變化（如焊點高度、焊縫寬度、毛刺凸起）在 2D 影像中難以準確捕捉。虛焊可能表現為焊點內部的微小空隙或結合不牢固，這些缺陷在表面可能僅呈現出細微的形貌異常，甚至完全被 2D 光學“盲區”所掩蓋。而傳統 2D AOI 無法獲取深度資訊，自然無法有效識別這些三維形貌缺陷。人工目檢則因長時間作業導致的疲勞、主觀判斷差異，以及人眼對微米級缺陷識別能力的侷限性，使得其在精度和一致性上都無法滿足現代電池製造的需求。這些因素共同導致了漏檢、誤報和低效率的惡性迴圈，成為制約新能源電池產線產能提升的關鍵瓶頸。

技術原理

微鏈道愛 3D ACI 設備的核心優勢在於其**自研的 3D 相機與結構光三維形貌重建技術**。該設備透過向被測物投射編碼結構光，並利用高解析度相機從不同角度捕獲變形後的光條影像。這些影像經過微鏈道愛 ACI OS 作業系統內建的高速演算法處理，能夠精確重建出被測物體的三維點雲資料。每個點雲資料都包含 X、Y、Z 三維座標資訊，從而完整還原極耳焊點的真實三維形貌。與傳統 2D AOI 僅依賴灰度或彩色影像進行平面特徵分析不同，微鏈道愛 3D ACI 設備能夠直接測量焊點的高度、體積、共面度以及任何微米級的表面凹陷、凸起或毛刺。例如，虛焊可能導致焊點內部結合不牢固，表現為表面輕微的塌陷或不規則形貌；毛刺則是材料溢位形成的微小凸起。這些在 2D 影像下可能被反光或陰影掩蓋的缺陷，在微鏈道愛 3D ACI 設備生成的三維點雲中則一覽無餘，其高度和體積等量化指標可直接用於精確判斷缺陷類型和嚴重程度。該設備能夠實現 **微米級形貌檢測精度**，遠超傳統 2D 光學設備的識別極限。

相較於傳統方法，微鏈道愛 3D ACI 設備的優勢體現在多個方面。首先，**精準識別 2D 光學盲區缺陷**。傳統 2D AOI 無法獲取深度資訊，對於焊點塌陷、虛焊導致的微米級高度差異或開口氣孔等缺陷，往往束手無策。微鏈道愛 3D ACI 設備透過三維形貌重建，直接量化這些高度和深度資訊，將漏檢率降低至 <0.3%。其次，**顯著降低誤報率**。在 2D 影像中，由光照變化、材料反光或表面紋理引起的“假缺陷”常常導致高誤報率。微鏈道愛 3D ACI 設備基於真實三維形貌判斷，有效避免了這些干擾，將誤報率降低了 75% 以上。最後，**大幅提升產線節拍適應性**。微鏈道愛 3D ACI 設備結合了高速 3D 掃描與 AI 視覺基礎模型，使得檢測速度能夠完全匹配新能源電池產線的高節拍需求，實現了 100% 全檢，徹底解決了傳統人工目檢無法跟上產線速度的瓶頸。此外，其搭載的 DaoAI ACI OS 作業系統支援 APDT 少樣本學習，僅需 1-20 張良品樣本即可完成模型訓練，大幅縮短換型時間至 5 分鐘，顯著提升了產線柔性。

典型應用場景

• **極耳虛焊與假焊檢測**：微鏈道愛 3D ACI 設備透過對焊點表面三維形貌的精確測量，能識別因虛焊導致的焊點高度不足、表面塌陷或不規則起伏。這些微米級的形貌異常在 2D 影像中極易被忽略，但 3D ACI 設備能夠提供精確的高度和體積資料進行判斷。
• **極耳毛刺與飛濺物檢測**：焊接過程中產生的微小毛刺或飛濺物，在 2D 影像下可能因尺寸過小或與背景融合而難以檢出。微鏈道愛 3D ACI 設備能精確識別並測量這些凸起物的微米級高度和形狀，確保焊點周邊清潔度。
• **焊點共面度與平整度檢測**：對於多點焊接或對平整度有嚴格要求的極耳，微鏈道愛 3D ACI 設備能計算焊點陣列的整體共面度，以及單個焊點的表面平整度，確保電池內部連接的可靠性。
• **焊點尺寸與位置偏差檢測**：精確測量焊點的長度、寬度、面積等二維尺寸，並結合三維資訊確認焊點是否偏離預設位置，或是否存在過大/過小的異常。微鏈道愛 3D ACI 設備透過 2D-3D 融合技術，綜合判斷這些幾何參數。
• **開口氣孔與表面凹陷檢測**：焊接過程中可能出現的氣孔或表面凹陷，在 2D 影像中可能只是一個模糊的暗斑。微鏈道愛 3D ACI 設備能精確測量這些缺陷的深度和開口尺寸，為缺陷分類和工藝最佳化提供依據。

落地案例

某頭部新能源電池廠商，作為全球領先的動力電池供應商，其極耳焊接產線長期面臨著嚴峻的質量挑戰。在引入微鏈道愛 3D ACI 設備之前，該廠的極耳焊接質量門主要依賴人工目檢和少量 2D AOI 設備。由於產線節拍高達 60ppm，人工目檢無法進行 100% 全檢，只能抽檢，導致實際漏檢率一度高達 2.5%。同時，2D AOI 設備對虛焊、微小毛刺等三維形貌缺陷識別能力有限，誤報率維持在 9% 左右，需要大量人工復判，嚴重拖慢了整體生產效率。微鏈道愛團隊經過深入調研，定製化部署了多套 3D ACI 設備，並與客戶現有 MES 系統整合。

該案例中，微鏈道愛 3D ACI 設備上線後，極耳焊接質量門的漏檢率從 2.5% 驟降至 <0.3%，誤報率降低了 78%，實現了產線 100% 全檢，並完全匹配了 60ppm 的生產節拍。

微鏈道愛 3D ACI 設備上線後，產線資料顯示，極耳焊接質量門的漏檢率從傳統的 2.5% 驟降至 <0.3%，檢出率提升至 99.7% 以上。同時，由於其高精度三維檢測能力，誤報率也從 9% 降低到僅 2% 左右，**誤報率降低了 78%**，大幅減少了人工復判的工作量。更重要的是，微鏈道愛 3D ACI 設備完全匹配了該產線 60ppm 的生產節拍，實現了極耳焊接環節的 100% 全檢，徹底消除了傳統抽檢模式下的漏檢風險，顯著提升了產品質量一致性和可靠性。此外，得益於 DaoAI ACI OS 作業系統支援的 APDT 少樣本自學習功能，產線換型時間從數小時縮短至平均 5 分鐘以內，極大地增強了產線柔性，為該頭部廠商在新能源電池領域的市場競爭力提供了有力支撐。

以上為匿名行業場景下的典型可達範圍——換一條產線、換一批工件，結果會往兩邊走，以現場實測為準。

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，以 **DaoAI 3D ACI 設備** 為中心，結合了先進的軟硬體技術。該設備整合了微鏈道愛自研的高速 3D 相機和結構光三維形貌重建系統，能夠毫秒級獲取極耳焊點的完整三維點雲資料。在軟體層面，搭載了 **DaoAI ACI OS 作業系統**，該系統內建了基於視覺基礎模型的特徵認知能力，使其能夠透過極少的樣本（APDT 正樣本/少樣本學習，1-20 張良品）快速學習和識別各類複雜的焊接缺陷。對於極耳焊接的毛刺、虛焊、焊點塌陷等缺陷，微鏈道愛 3D ACI 設備透過對 Z 軸高度、體積、表面平整度等參數的精確測量，實現了遠超 2D AOI 的檢測精度和魯棒性。部署方面，微鏈道愛 3D ACI 設備支援 100% 本地私有化部署，所有樣板與檢測影像均不出廠，確保了客戶的資料安全和生產資訊隱私。

在實際落地中，微鏈道愛解決方案的建模過程極為高效。透過 ACI OS 的 0 程式碼自動編程功能，客戶僅需提供一塊良品，5 分鐘內即可完成基礎檢測模型的建立。對於後續的缺陷類型擴展或工藝調整，APDT 少樣本學習機制允許客戶快速迭代模型，無需專業編程技能。微鏈道愛 3D ACI 設備的高速資料處理能力，確保了其能夠與新能源電池產線的高節拍需求完全匹配，實現真正的 100% 全檢。透過精準識別傳統 2D 光學盲區缺陷，該設備顯著提升了極耳焊接質量門的檢出率並大幅降低了誤報率。在某頭部電池廠的案例中，透過微鏈道愛 3D ACI 設備的應用，極耳焊接質量門的**漏檢率成功降低至 <0.3%**，**誤報率降低了 78%**，**產線換型時間縮短至 5min**，為客戶帶來了顯著的經濟效益和質量提升，保障了新能源電池產品的安全性和可靠性。

本場景的完整方案：3D ACI 設備 行業解決方案 · 新能源電池模組焊點錯位檢測

本文由微鏈道愛（DaoAI）原創發表。