在新能源電池生產中，極片塗布質量至關重要。微鏈道愛的3D融合點雲技術為極片塗布在線全檢提供了有效解決方案。
用戶場景：某頭部新能源電池廠商在極片塗布生產線上，需要對極片產品進行在線全檢。極片作為電池的核心部件，其塗布質量直接影響電池的性能和安全性，因此檢測對象為極片塗布的表面質量、尺寸精度等關鍵指標。
痛點：傳統檢測方式存在诸多問題。在量化方面，人眼檢測難以將品相標準統一化和量化，不同檢測人員對極片的尺寸、色澤、表面分級等判斷存在差異，導致漏檢和誤報情況頻發。例如，在表面缺陷檢測中，人工檢測的漏檢率較高，一些微小的劃痕、氣泡等缺陷容易被忽視。同時，人工檢測效率低下，需要大量人力投入，且換型時間長，無法滿足大規模生產的需求。此外，隨着行業標準的提高，對極片檢測的合規性要求也越來越嚴格，傳統檢測方式難以滿足這些要求。
技術原理
微鏈道愛的3D融合點雲技術結合了先進的算法和硬件設備。在成像方面，采用自研3D相機獲取極片的三維形貌信息，通過三維形貌重建技術將極片的表面特征以點雲的形式呈現出來。在算法上，利用視覺基礎模型的特征認知能力，對極片的各項特征進行分析和識別。例如，對於極片的尺寸檢測，通過點雲數據可以精確計算出極片的長、寬、高等尺寸參數；對於表面缺陷檢測，利用語義誤報過濾算法，能夠有效區分真實缺陷和幹擾因素，提高檢測的準確性。這種技術之所以有效，是因為3D融合點雲能夠提供更全面、準確的極片信息，避免了傳統2D檢測的局限性，同時先進的算法能夠對複雜的點雲數據進行高效處理和分析。
- 三維形貌重建技術能夠精確還原極片的表面形貌，為後續的檢測和分析提供基礎。
- 視覺基礎模型的特征認知能力可以快速識別極片的各種特征，提高檢測效率。
- 語義誤報過濾算法能夠有效過濾誤報信息，提高檢測的準確性。
- 點雲數據的全面性和準確性使得檢測結果更加可靠。
微鏈道愛解決方案與產品介紹
微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟件系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI設備。DaoAI AI AOI軟件系統具有強大的視覺基礎模型特征認知能力，能夠在一塊良品5分鐘內實現0代碼自動編程，通過APDT正樣本/少樣本學習（僅需1-20張良品），快速建立準確的檢測模型。同時，語義誤報過濾功能可以有效減少誤報情況。DaoAI 2D / 3D AI AOI設備采用自研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等，為極片塗布檢測提供了高精度的硬件支持。在落地做法上，將設備安裝在極片塗布生產線上，軟件系統實時采集和分析3D相機獲取的點雲數據，實現對極片的在線全檢。
微鏈道愛的解決方案為新能源電池極片塗布檢測帶來了高效、準確的檢測手段。
量化成效：通過采用微鏈道愛的解決方案，該新能源電池廠商取得了顯著的成效。極片塗布缺陷的檢出率達到了98.5%，有效降低了漏檢率，確保了極片的質量。誤報率降低了 -65%，減少了不必要的複檢和人工幹預。換型時間從原來的數小時縮短至5min，大大提高了生產效率，滿足了大規模生產的需求。