新能源電池極耳焊接：DaoAI 3D AOI 本地化部署，保障資料安全

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) 透過本地私有化部署，將新能源電池極耳焊接缺陷的漏檢率從傳統方案的 1.5% 降低至 <0.3%，同時保障了客戶核心生產資料的絕對安全，有效應對了資料主權與合規性挑戰。

新能源電池作為全球能源轉型的核心驅動力，其製造工藝的精密度與可靠性直接關係到電池的效能、壽命乃至安全性。其中，極耳焊接是電池生產的關鍵工序之一，直接影響電池的內阻、充放電效率和迴圈壽命。隨著電動汽車和儲能市場的爆發式增長，電池廠商面臨著日益嚴苛的質量標準和產能壓力。傳統的 2D 視覺檢測方案在面對極耳焊接的複雜三維形貌缺陷時，往往力不從心，尤其是毛刺、虛焊、焊點內部氣孔、共面度偏差等隱蔽性缺陷，更是 2D 光學檢測的盲區。微鏈道愛深知行業痛點，專為新能源電池行業打造的 3D AI AOI 裝置，正是在這樣的背景下應運而生，旨在透過先進的三維檢測技術，結合 AI 智慧演算法，全面提升極耳焊接質量檢測的精度與效率，同時，其本地私有化部署能力，更是滿足了頭部電池廠商對生產資料安全與合規性的高要求。

痛點:這道坎為什麼難過

在新能源電池極耳焊接環節，傳統檢測方案面臨多重挑戰。首先是**漏檢率高企**，尤其對於極耳焊接常見的微小毛刺、焊點內部虛焊或氣孔以及焊接區域的共面度偏差，2D 視覺因缺乏深度資訊，極易將其誤判為正常表面紋理或直接漏檢。據某頭部電池製造商反饋，在採用傳統 2D AOI 方案時，此類缺陷的漏檢率一度高達 1.5%−2.0%，嚴重影響產品一致性。其次是**誤報率居高不下**，極耳表面因焊接工藝或材料特性可能存在一些非缺陷性的紋理或顏色差異，傳統規則型 AOI 難以區分，導致大量良品被誤判，平均每日需耗費 4–6 小時的人工複檢工時，額外增加了 15%–20% 的運營成本。再者，**資料安全與合規風險**日益突出。隨著 AI 質檢大模型技術的興起，資料作為訓練模型的“燃料”變得尤為重要。然而，許多電池廠商，尤其是 Tier-1 供應商，對生產資料（如焊接引數、缺陷影象、良品樣本等）的敏感度極高，擔心資料上傳雲端可能面臨洩露風險，或不符合嚴格的行業資料主權法規。這種顧慮使得他們對採用依賴雲端算力或資料儲存的 AI 解決方案望而卻步，限制了先進技術的引入。

這些難題的根源在於：極耳焊接過程中的物理特性複雜，例如，不同金屬材料的反射率差異大，焊接區域可能產生高反光或鏡面效應，對光學成像造成干擾；焊點形貌本身具有三維複雜性，如焊縫的凸起、凹陷、坡度變化，以及內部結構缺陷如氣孔、未熔合等，這些都無法透過單一的 2D 灰度影象完全表徵。傳統規則 AOI 難以適應這種複雜性和多樣性，而人工目檢則受限於疲勞度、主觀性和效率，無法滿足高節拍產線的 100% 全檢需求。微鏈道愛意識到，要解決這些痛點，必須從三維成像和本地化部署兩個維度進行突破。

技術原理

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置的核心優勢在於其自研的 3D 相機和先進的三維形貌重建技術。該裝置採用多頻結構光投影原理，透過向被測物表面投射一系列編碼結構光圖案，並由高解析度相機從不同角度進行採集。這些採集到的影象經過微鏈道愛獨有的三維形貌重建演算法處理，能夠精準還原出極耳焊接區域的微米級三維點雲資料。基於這些高精度的點雲資料，微鏈道愛 AI 引擎能夠對焊點的幾何尺寸、共面度、焊縫高度、寬度、體積以及表面微觀形貌（如毛刺的高度、虛焊的凹陷程度、氣孔的深度和直徑）進行量化分析。相較於傳統 2D AOI 僅依賴灰度或彩色影象的二維特徵，微鏈道愛 3D AI AOI 能夠獲取完整的三維空間資訊，從而有效識別那些在 2D 影象中難以察覺的隱蔽性缺陷，將極耳焊接的漏檢率降低至 <0.3%。

此外，微鏈道愛 3D AI AOI 裝置的 2D-3D 融合檢測機制，結合了 2D 彩色影象的豐富紋理資訊和 3D 形貌資料的精確幾何資訊，透過深度學習演算法進行多模態特徵融合，進一步提升了缺陷識別的魯棒性和準確性。對於部署策略，微鏈道愛支援 100% 本地私有化部署，所有資料處理、模型訓練和推理均在客戶的本地伺服器上完成，資料不出廠，從根本上消除了資料洩露和合規性風險，滿足了對資料安全有極高要求的客戶。這種部署方式不僅提升了資料安全性，也避免了對外部網路依賴，確保了系統執行的穩定性和實時性，尤其在網路環境複雜或受限的工業現場，優勢更為明顯。

典型應用場景

• **極耳毛刺檢測：** 焊接過程中產生的微小金屬毛刺可能導致電池短路，傳統 2D 視覺難以精確量化其高度。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置透過三維形貌重建，可精確測量毛刺的高度和體積，識別微米級毛刺缺陷，確保極耳邊緣光滑無異物。
• **虛焊與假焊檢測：** 虛焊或假焊是導致電池內阻升高、效能下降的關鍵因素。這些缺陷往往表現為焊點內部的空洞或接觸不良，2D 影象難以判斷。3D AI AOI 可透過分析焊點三維形貌的連續性和完整性，以及焊縫深度和體積的異常，有效識別虛焊和假焊。
• **焊點共面度檢測：** 極耳與匯流排的焊接共面度是保證電流均勻分佈、防止區域性過熱的重要指標。微鏈道愛 3D AI AOI 裝置能夠精確測量焊點表面的平面度偏差，確保所有焊點在同一平面內，避免因共面度不足導致的接觸不良。
• **焊縫氣孔與裂紋檢測：** 焊接過程中產生的氣孔和微小裂紋是潛在的失效點。這些缺陷通常位於焊縫內部或表面，且尺寸微小。透過高精度的三維點雲資料，微鏈道愛 3D AI AOI 能夠對焊縫進行細緻的三維掃描和分析，識別並量化這些微米級的內部缺陷。
• **焊點形貌一致性檢測：** 電池生產對焊點的一致性要求極高。微鏈道愛 3D AI AOI 可對焊點的寬度、高度、形狀等關鍵幾何引數進行全面測量和統計分析，確保不同批次、不同位置的焊點形貌符合設計標準，提升產品整體質量穩定性。

落地案例

某國內頭部新能源電池 Tier-1 供應商，其極耳焊接產線面臨嚴峻的質量挑戰。該廠商此前採用的傳統 2D AOI 方案，在極耳毛刺和虛焊的檢測上表現不佳，漏檢率長期維持在 1.5% 左右。更令他們擔憂的是，為了滿足日益嚴格的資料安全和合規要求，他們無法將敏感的生產資料上傳至雲端進行 AI 模型訓練和推理，導致無法引入更先進的 AI 質檢技術。在瞭解到微鏈道愛 3D AI AOI 裝置支援 100% 本地私有化部署後，該廠商決定引入該方案。經過專案團隊與客戶的緊密協作，微鏈道愛工程師在客戶本地伺服器上完成了 DaoAI AI AOI 軟體系統的部署，並透過 APDT 正樣本/少樣本學習技術，僅用 15 張良品圖片，在 5 分鐘內完成了極耳焊接缺陷檢測模型的程式設計與訓練。上線後，微鏈道愛 3D AI AOI 裝置在極耳焊接質量門環節，成功將毛刺、虛焊等缺陷的漏檢率穩定壓降至 <0.3%，同時透過語義誤報過濾，將人工複檢量降低了 −65%。客戶對微鏈道愛 3D AI AOI 在本地部署下的卓越表現和資料安全性給予了高度評價，認為其不僅顯著提升了產品質量，更解決了長期困擾他們的資料合規性難題。

微鏈道愛 3D AI AOI 的本地私有化部署，不僅是技術上的突破，更是對客戶資料主權和安全承諾的堅定履行。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置作為本案例的核心產品，整合了自研的 3D 相機和先進的 AI 視覺演算法，透過三維形貌重建技術，實現了對新能源電池極耳焊接缺陷的全面、精準檢測。其核心能力在於能夠獲取物體表面的微米級三維形貌資料，識別 2D 光學盲區缺陷，並結合 2D-3D 融合演算法，大幅提升檢測精度和魯棒性。在部署方面，微鏈道愛支援 100% 本地私有化部署，包括 DaoAI AI AOI 軟體系統、DaoAI World 世界模型（統一底座，實現語義理解、跨場景泛化和持續學習）以及所有模型訓練與推理服務，確保客戶的敏感生產資料始終在企業防火牆內，資料不出廠，滿足了嚴格的資料安全和合規性要求。此外，微鏈道愛還提供 SDK/API/Docker 等多種整合方式，方便客戶快速將其 AI 質檢能力整合到現有生產系統中，實現自動化、智慧化的質量控制。在模型構建方面，微鏈道愛 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，結合 APDT 正樣本/少樣本學習（僅需 1–20 張良品），大大縮短了模型開發週期和換型時間，為客戶節省了大量時間和人力成本。

微鏈道愛 3D AI AOI 裝置的落地，為新能源電池廠商帶來了顯著的業務價值。透過將極耳焊接缺陷的漏檢率降低至 <0.3%，有效避免了缺陷產品流入下游，大幅提升了電池產品的整體質量和可靠性。同時，誤報率的顯著降低（人工複檢量降低 −65%）減少了不必要的複檢環節，最佳化了產線效率，釋放了寶貴的人力資源。最重要的是，100% 本地私有化部署保障了企業核心資料的絕對安全，消除了資料洩露的顧慮，使得客戶能夠放心地擁抱 AI 質檢的先進技術，加速智慧化轉型。微鏈道愛透過提供這種兼具高效能與高安全性的解決方案，為新能源電池行業的高質量發展提供了堅實保障。

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。