在新能源电池生产中，隔膜针孔与涂层缺陷检测至关重要。传统检测方法存在诸多不足，微链道爱借助先进 AI 视觉技术，为行业带来新的检测方案。
用户场景：某头部新能源电池厂商，在其电池生产的关键工序中，需要对电池隔膜和涂层进行质量检测。电池隔膜作为电池的重要组成部分，其针孔缺陷可能导致电池短路等严重问题；而涂层的质量也直接影响电池的性能和安全性。因此，对隔膜针孔和涂层缺陷的精准检测是该厂商产线的重要需求。
痛点：以往，该厂商采用抽检的方式进行质量检测，这种方式存在较大的漏检风险，无法保证每一个产品的质量。同时，抽检的人工成本较高，且检测效率低下，难以满足大规模生产的需求。此外，传统的机器视觉检测方法存在误报率较高的问题，增加了复检的工作量和成本。在生产换型时，传统检测设备的调整时间较长，影响生产节拍。而且，随着行业对产品质量和安全性要求的不断提高，抽检方式已无法满足合规要求。
技术原理
微链道爱采用先进的 AI 算法和成像技术来解决上述问题。在算法方面，利用深度学习算法对大量的良品和不良品样本进行学习和训练，从而建立起准确的缺陷识别模型。深度学习算法具有强大的特征提取和分类能力，能够自动学习到隔膜针孔和涂层缺陷的特征，从而实现精准检测。在成像方面，采用高分辨率的工业相机和特殊的照明系统，能够清晰地捕捉到隔膜和涂层的细微特征。通过优化照明角度和强度，可以增强缺陷的对比度，使缺陷更加明显，便于算法进行识别。
- 深度学习算法的优势在于其能够处理复杂的图像数据，并且具有较高的准确性和鲁棒性。通过不断地学习和优化，模型能够适应不同类型和程度的缺陷，提高检测的泛化能力。
- 高分辨率工业相机可以提供清晰的图像，为算法提供准确的数据基础。特殊的照明系统能够突出缺陷特征，减少环境因素对检测结果的影响。
- 微链道爱还采用了语义误报过滤技术，通过对缺陷的语义信息进行分析和判断，过滤掉误报信息，提高检测的准确性。
微链道爱解决方案与产品介绍
微链道爱提供的 DaoAI AI AOI 软件系统和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备能够有效解决该厂商的检测难题。DaoAI AI AOI 软件系统具有强大的特征认知能力，通过视觉基础模型，能够在一块良品 5 分钟内实现 0 代码自动编程。同时，该系统采用 APDT 正样本/少样本学习技术，仅需 1-20 张良品即可完成模型训练，大大缩短了训练时间。此外，语义误报过滤功能能够有效降低误报率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备自研 3D 相机，结合三维形貌重建技术，能够检测隐藏焊点、共面度和微米级形貌，对于隔膜针孔和涂层缺陷的检测具有更高的精度。
微链道爱以先进的技术和产品，为新能源电池检测提供了高效、准确的解决方案。
量化成效：通过采用微链道爱解决方案，该厂商实现了对隔膜针孔和涂层缺陷的在线 100% 全检。检测检出率达到了 98.5%，漏检率降低到了 <1.5%。误报率降低了 -65%，大大减少了复检工作量。同时，在生产换型时，系统能够在 5min 内完成调整，提高了生产效率，满足了大规模生产的需求。