新能源電池隔膜與塗層缺陷 100% 全檢

在新能源電池生產中，隔膜針孔與塗層缺陷檢測至關重要。傳統檢測方法存在諸多不足，微鏈道愛藉助先進 AI 視覺技術，為行業帶來新的檢測方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商，在其電池生產的關鍵工序中，需要對電池隔膜和塗層進行質量檢測。電池隔膜作為電池的重要組成部分，其針孔缺陷可能導致電池短路等嚴重問題；而塗層的質量也直接影響電池的效能和安全性。因此，對隔膜針孔和塗層缺陷的精準檢測是該廠商產線的重要需求。

痛點：以往，該廠商採用抽檢的方式進行質量檢測，這種方式存在較大的漏檢風險，無法保證每一個產品的質量。同時，抽檢的人工成本較高，且檢測效率低下，難以滿足大規模生產的需求。此外，傳統的機器視覺檢測方法存在誤報率較高的問題，增加了複檢的工作量和成本。在生產換型時，傳統檢測裝置的調整時間較長，影響生產節拍。而且，隨著行業對產品質量和安全性要求的不斷提高，抽檢方式已無法滿足合規要求。

技術原理

微鏈道愛採用先進的 AI 演算法和成像技術來解決上述問題。在演算法方面，利用深度學習演算法對大量的良品和不良品樣本進行學習和訓練，從而建立起準確的缺陷識別模型。深度學習演算法具有強大的特徵提取和分類能力，能夠自動學習到隔膜針孔和塗層缺陷的特徵，從而實現精準檢測。在成像方面，採用高解析度的工業相機和特殊的照明系統，能夠清晰地捕捉到隔膜和塗層的細微特徵。透過最佳化照明角度和強度，可以增強缺陷的對比度，使缺陷更加明顯，便於演算法進行識別。

• 深度學習演算法的優勢在於其能夠處理複雜的影象資料，並且具有較高的準確性和魯棒性。透過不斷地學習和最佳化，模型能夠適應不同型別和程度的缺陷，提高檢測的泛化能力。
• 高解析度工業相機可以提供清晰的影象，為演算法提供準確的資料基礎。特殊的照明系統能夠突出缺陷特徵，減少環境因素對檢測結果的影響。
• 微鏈道愛還採用了語義誤報過濾技術，透過對缺陷的語義資訊進行分析和判斷，過濾掉誤報資訊，提高檢測的準確性。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供的 DaoAI AI AOI 軟體系統和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置能夠有效解決該廠商的檢測難題。DaoAI AI AOI 軟體系統具有強大的特徵認知能力，透過視覺基礎模型，能夠在一塊良品 5 分鐘內實現 0 程式碼自動程式設計。同時，該系統採用 APDT 正樣本/少樣本學習技術，僅需 1-20 張良品即可完成模型訓練，大大縮短了訓練時間。此外，語義誤報過濾功能能夠有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置自研 3D 相機，結合三維形貌重建技術，能夠檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌，對於隔膜針孔和塗層缺陷的檢測具有更高的精度。

微鏈道愛以先進的技術和產品，為新能源電池檢測提供了高效、準確的解決方案。

量化成效：透過採用微鏈道愛解決方案，該廠商實現了對隔膜針孔和塗層缺陷的線上 100% 全檢。檢測檢出率達到了 98.5%，漏檢率降低到了 <1.5%。誤報率降低了 -65%，大大減少了複檢工作量。同時，在生產換型時，系統能夠在 5min 內完成調整，提高了生產效率，滿足了大規模生產的需求。

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。