新能源電池極耳焊接：3D AI AOI 確保本地私有部署與資料安全

新能源電池極耳焊接環節的質量控制，對電池效能與安全至關重要。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置透過自研 3D 相機與三維形貌重建技術，精準檢測隱藏焊點、共面度、微米級形貌及氣孔等 2D 光學盲區缺陷，並結合 2D-3D 融合演算法，將新能源電池極耳焊接的漏檢率從傳統方案的 1.5% 降低至 <0.4%，同時將人工複檢工時降低 −65%，有效解決了資料安全和複雜缺陷檢測難題。

新能源電池作為電動汽車和儲能系統的核心元件，其製造工藝的每一個環節都直接影響最終產品的效能、安全和壽命。特別是在電芯極耳焊接這一關鍵質量門，任何微小的缺陷都可能導致電池內短路、發熱甚至熱失控等嚴重後果。傳統的 2D 視覺檢測手段在面對極耳焊接常見的毛刺、虛焊、焊點氣孔、塌陷或焊縫不連續等三維形貌缺陷時，往往力不從心，容易產生漏檢或誤報。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置憑藉其先進的自研 3D 相機和三維形貌重建能力，結合 2D-3D 融合演算法，能夠有效彌補傳統 2D 光學檢測的盲區，確保極耳焊接的高質量標準。本案例中，客戶尤其關注檢測資料的本地私有化部署和資料安全，這正是微鏈道愛解決方案的核心優勢之一。

痛點:這道坎為什麼難過

在新能源電池極耳焊接的質檢環節，客戶面臨著多重痛點。首先，傳統 2D AOI 方案對三維形貌缺陷的漏檢率高達 1.5%，尤其對於焊點內部的氣孔、微米級凹陷或凸起、以及隱藏在側面的毛刺，2D 影象難以提供足夠的深度資訊進行準確判斷。其次，由於光照、材料反光等因素，傳統方案的誤報率居高不下，導致大量良品被誤判，增加了至少 −40% 的人工復判工時，拖慢了整體生產節拍。再者，隨著電池型號的迭代和生產批次的調整，傳統規則型 AOI 換型程式設計耗時較長，通常需要 2-4 小時，嚴重影響了多品種小批次生產的靈活性。最後，也是最關鍵的一點，客戶對核心生產資料的安全性有著極高的要求，不希望任何生產資料上傳至雲端或第三方伺服器，傳統依賴雲端計算的 AI 方案無法滿足其本地私有化部署的需求。

這些難題的根源在於極耳焊接工藝的複雜性和缺陷的多樣性。極耳通常由鋁或鎳等金屬製成，表面反光特性複雜，且焊接過程中的熱效應可能導致焊縫形貌不規則。2D 視覺系統僅能獲取表面的灰度或彩色資訊，對於深度、高度、體積等三維特徵無能為力。例如，一個微小的內部氣孔可能在 2D 影象上表現為模糊的陰影，難以與正常紋理區分；而一個微米級的毛刺若位於焊縫側面，則完全處於 2D 相機的視野盲區。此外，當前工業多模態大模型雖能服務複雜場景，但其訓練和部署往往依賴大規模資料傳輸與雲端算力，這與客戶對本地私有化部署和資料安全的強需求存在矛盾。如何平衡先進 AI 能力與資料主權，成為客戶選擇解決方案的關鍵考量。

技術原理

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置透過其核心技術，有效克服了上述挑戰。該裝置的核心是自研的高精度 3D 相機，能夠快速獲取極耳焊點區域的高密度三維點雲資料。透過先進的三維形貌重建演算法，將這些點雲資料轉化為高精度的三維模型，從而精準捕捉焊縫的完整幾何資訊，包括高度、深度、體積、坡度以及表面粗糙度等微米級特徵。例如，對於隱藏的焊點氣孔，3D 資料可以直接測量其體積和深度，而不再依賴 2D 影象的間接判斷。對於側面毛刺，三維模型能夠提供 360 度的形貌資訊，實現無死角檢測。微鏈道愛 3D AI AOI 的 2D-3D 融合演算法，則將傳統 2D 視覺的紋理、顏色資訊與 3D 視覺的深度、形貌資訊進行互補，構建更全面的缺陷特徵向量，提升了檢測的魯棒性和準確性。

與傳統規則 AOI 和人工目檢相比，微鏈道愛 3D AI AOI 在檢測精度和效率上具有顯著優勢。傳統規則 AOI 依賴工程師手動設定閾值和特徵提取規則，對複雜缺陷如不規則毛刺、異形氣孔的適應性差，且換型成本高；人工目檢則存在主觀性強、易疲勞、效率低下且無法進行微米級量化檢測的問題。微鏈道愛 3D AI AOI 則採用基於深度學習的 AI 演算法，透過 APDT 少樣本自訓練技術，僅需 1-20 張良品樣本即可快速學習缺陷特徵，實現 5 分鐘的 0 程式碼自動程式設計換型，大幅縮短了產線停機時間。更重要的是，微鏈道愛解決方案支援 100% 本地私有化部署，所有資料處理和模型推理均在本地完成，確保客戶的敏感生產資料不出廠，滿足了嚴格的資料安全和合規要求。

典型應用場景

• **極耳焊縫毛刺檢測：** 利用微鏈道愛 3D AI AOI 的三維形貌重建能力，精準識別焊縫邊緣微米級的毛刺或飛濺物。難點在於毛刺尺寸小、形狀不規則且可能位於焊縫側面，傳統 2D 視覺易漏檢，而 3D 資料能提供完整幾何資訊，實現高精度檢出。
• **虛焊/假焊檢測：** 透過分析焊點的高度、體積、共面度以及與基材的接觸面積，判斷是否存在虛焊或假焊。例如，焊點塌陷、焊縫不飽滿等缺陷在 3D 形貌中表現為明顯的凹陷或高度異常，微鏈道愛裝置能夠量化這些偏差進行判別。
• **焊點氣孔/空洞檢測：** 3D AI AOI 可以直接檢測焊點內部或表面的微小氣孔和空洞的體積和深度。這是 2D 視覺的典型盲區，因為氣孔可能被表面紋理掩蓋，而 3D 資料則能清晰勾勒出其三維結構。
• **焊縫寬度/高度一致性檢測：** 對焊縫的幾何尺寸進行精確測量，確保其寬度、高度等引數符合設計要求，避免因焊縫不均勻導致的應力集中或接觸不良。微鏈道愛裝置能提供亞毫米級的測量精度。
• **焊縫汙染/變色檢測：** 結合 2D-3D 融合演算法，在檢測三維形貌的同時，利用 2D 影象的顏色和紋理資訊，識別焊縫表面的油汙、氧化、變色等缺陷，實現更全面的質量控制。

落地案例

某頭部新能源電池製造商，作為國內鋰電池領域的領先企業，其產線對自動化檢測的精度和資料安全有著極高標準。該廠商在極耳焊接工序中，長期受困於傳統 2D AOI 對複雜三維缺陷的漏檢問題，導致每月約有 1.5% 的缺陷電池流入後端，增加了返工成本和潛在風險。同時，傳統 AOI 的高誤報率也使得人工複檢人員負擔沉重，每天需耗費大量時間進行二次確認。最關鍵的是，該廠商擔心生產資料上傳雲端可能帶來的洩密風險，因此要求所有檢測系統必須支援 100% 本地私有化部署。在對比了多家供應商方案後，微鏈道愛 3D AI AOI 裝置憑藉其卓越的 3D 檢測能力、少樣本學習效率和本地部署承諾，成功獲得了客戶的認可。

上線前，該廠商極耳焊接缺陷的漏檢率穩定在 1.5%，誤報率高達 8%，人工複檢工時佔總檢測工時的 65%。微鏈道愛團隊在該客戶現場部署了多臺 3D AI AOI 裝置，並採用 SDK 形式進行本地整合。透過 APDT 少樣本自訓練，僅用 15 張良品圖片便完成了模型訓練，實現了快速上線。上線後，微鏈道愛 3D AI AOI 將極耳焊接的漏檢率成功降低至 <0.4%，誤報率降低了 −70%，僅為 2.4%。這使得人工複檢量大幅減少，人工複檢工時降低了 −65%。此外，微鏈道愛 3D AI AOI 裝置的 0 程式碼快速換型能力，將原本 3 小時的換型時間縮短至 5 分鐘，顯著提升了產線柔性。整個系統 100% 在本地私有化部署，所有檢測資料和 AI 模型均儲存在客戶內部伺服器，充分保障了資料安全。

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置以其本地私有化部署和卓越的 3D 檢測能力，為新能源電池製造商提供了兼顧資料安全與檢測精度的雙重保障，將極耳焊接漏檢率壓至工業界領先水平。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛為該頭部新能源電池製造商提供的核心是 3D AI AOI 裝置。該裝置整合了微鏈道愛自研的高精度 3D 相機，能夠實時採集極耳焊點的高解析度三維點雲資料，並基於這些資料進行三維形貌重建。結合微鏈道愛 DaoAI AI AOI 軟體系統，該裝置利用視覺基礎模型的特徵認知能力，透過 APDT 正樣本/少樣本學習，實現了從 1-20 張良品影象快速構建高精度檢測模型的能力，無需人工標註缺陷樣本，極大簡化了建模流程。對於該客戶對資料安全的高度關注，微鏈道愛提供了 Docker 容器化部署方案，確保整個 AI 檢測系統及其所有資料和模型均 100% 執行在客戶的本地伺服器上，資料不出廠，完全滿足客戶的私有化部署需求。此外，微鏈道愛 DaoAI AI AOI 軟體系統還具備語義誤報過濾功能，進一步提升了檢測的準確性，減少了不必要的複檢。裝置與產線 MES 系統無縫整合，實現檢測資料的實時上傳和追溯。

最終，微鏈道愛 3D AI AOI 解決方案為客戶帶來了顯著的業務價值。在確保資料安全的前提下，極耳焊接缺陷的漏檢率從 1.5% 大幅降低至 <0.4%，有效提升了產品質量和電池安全係數。誤報率降低 −70%，使得人工複檢工時減少了 −65%，每年為客戶節省了數百萬人民幣的人力成本。快速換型能力將停機時間從 3 小時縮短至 5min，提高了裝置稼動率和產線柔性。這些量化成效不僅最佳化了生產效率，降低了運營成本，更重要的是，透過高精度、高可靠的質量控制，極大地增強了客戶產品的市場競爭力。

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。