在新能源电池生产中，极片涂布质量至关重要。微链道爱的3D融合点云技术为极片涂布在线全检提供了有效解决方案。
用户场景：某头部新能源电池厂商在极片涂布生产线上，需要对极片产品进行在线全检。极片作为电池的核心部件，其涂布质量直接影响电池的性能和安全性，因此检测对象为极片涂布的表面质量、尺寸精度等关键指标。
痛点：传统检测方式存在诸多问题。在量化方面，人眼检测难以将品相标准统一化和量化，不同检测人员对极片的尺寸、色泽、表面分级等判断存在差异，导致漏检和误报情况频发。例如，在表面缺陷检测中，人工检测的漏检率较高，一些微小的划痕、气泡等缺陷容易被忽视。同时，人工检测效率低下，需要大量人力投入，且换型时间长，无法满足大规模生产的需求。此外，随着行业标准的提高，对极片检测的合规性要求也越来越严格，传统检测方式难以满足这些要求。
技术原理
微链道爱的3D融合点云技术结合了先进的算法和硬件设备。在成像方面，采用自研3D相机获取极片的三维形貌信息，通过三维形貌重建技术将极片的表面特征以点云的形式呈现出来。在算法上，利用视觉基础模型的特征认知能力，对极片的各项特征进行分析和识别。例如，对于极片的尺寸检测，通过点云数据可以精确计算出极片的长、宽、高等尺寸参数；对于表面缺陷检测，利用语义误报过滤算法，能够有效区分真实缺陷和干扰因素，提高检测的准确性。这种技术之所以有效，是因为3D融合点云能够提供更全面、准确的极片信息，避免了传统2D检测的局限性，同时先进的算法能够对复杂的点云数据进行高效处理和分析。
- 三维形貌重建技术能够精确还原极片的表面形貌，为后续的检测和分析提供基础。
- 视觉基础模型的特征认知能力可以快速识别极片的各种特征，提高检测效率。
- 语义误报过滤算法能够有效过滤误报信息，提高检测的准确性。
- 点云数据的全面性和准确性使得检测结果更加可靠。
微链道爱解决方案与产品介绍
微链道爱提供了DaoAI AI AOI软件系统和DaoAI 2D / 3D AI AOI设备。DaoAI AI AOI软件系统具有强大的视觉基础模型特征认知能力，能够在一块良品5分钟内实现0代码自动编程，通过APDT正样本/少样本学习（仅需1-20张良品），快速建立准确的检测模型。同时，语义误报过滤功能可以有效减少误报情况。DaoAI 2D / 3D AI AOI设备采用自研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等，为极片涂布检测提供了高精度的硬件支持。在落地做法上，将设备安装在极片涂布生产线上，软件系统实时采集和分析3D相机获取的点云数据，实现对极片的在线全检。
微链道爱的解决方案为新能源电池极片涂布检测带来了高效、准确的检测手段。
量化成效：通过采用微链道爱的解决方案，该新能源电池厂商取得了显著的成效。极片涂布缺陷的检出率达到了98.5%，有效降低了漏检率，确保了极片的质量。误报率降低了 -65%，减少了不必要的复检和人工干预。换型时间从原来的数小时缩短至5min，大大提高了生产效率，满足了大规模生产的需求。