在新能源電池生產過程中，極耳焊接質量關乎電池性能與安全，微鏈道愛AI視覺技術為其帶來高效檢測解決方案。
用戶場景：某頭部新能源電池廠商的極耳焊接工序產線，其產品為各類新能源電池。在極耳焊接環節，需要對焊接質量進行嚴格檢測，檢測對象主要是焊接處的毛刺和虛焊情況，以確保電池的安全性和可靠性。
痛點：在多品種小批量的生產模式下，傳統檢測方式面臨诸多困境。一方面，人工檢測存在較高的漏檢率和誤報率，平均漏檢率達到了3%左右，誤報率約為10%，這不僅增加了後續的複檢工作量，還可能使存在質量問題的電池流入市場。另一方面，換型時需要耗費大量時間進行編程和調試，平均換型時間長達30分鐘，嚴重影響了產能释放。此外，傳統檢測方式難以滿足微米級精度的檢測要求，而極耳焊接的毛刺和虛焊檢測對精度要求極高。
技術原理
微鏈道愛采用先進的AI算法和成像技術來解決極耳焊接質量檢測問題。在算法層面，運用基於視覺基礎模型的特征認知算法，通過對少量正樣本（1-20張良品）的學習，能夠快速準確地識別焊接處的正常特征和異常特征。這是因為該算法可以對圖像進行深度分析，提取出具有代表性的特征向量，從而實現對毛刺和虛焊的精準判斷。在成像方面，自研的3D相機能夠獲取焊接處的三維形貌信息，通過三維形貌重建技術，將焊接處的真實形貌以高精度的三維模型呈現出來。這樣可以清晰地檢測到隱藏焊點、共面度以及微米級的形貌變化，為檢測提供了更全面、準確的數據支持。
- 基於視覺基礎模型的特征認知算法，正樣本/少樣本學習能力強。
- 自研3D相機獲取三維形貌信息，三維形貌重建精度高。
- 能夠全面檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟件系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI設備來解決極耳焊接質量檢測問題。DaoAI AI AOI軟件系統具有強大的編程和學習能力，一塊良品只需5分鐘即可實現0代碼自動編程，並且采用APDT正樣本/少樣本學習（1-20張良品），還具備語義誤報過濾功能，能夠顯著降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI設備搭載自研3D相機，通過三維形貌重建技術，可以精確檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌，為極耳焊接質量檢測提供了高精度的硬件支持。在落地過程中，將設備安裝在極耳焊接工序產線上，軟件系統與設備進行無縫對接，實時對焊接處進行檢測，並將檢測結果及時反饋給產線控製系統。
微鏈道愛的AI視覺技術為新能源電池極耳焊接質量檢測帶來了高效、精準的解決方案。
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。在檢測精度方面，檢出率達到了99.2%，漏檢率降低至<0.8%，大大提高了產品質量。在誤報率方面，相比傳統檢測方式降低了 -70%，減少了大量的複檢工作量。在換型時間上，實現了5分鐘0代碼換型，顯著提高了產能，為企業帶來了更高的經济效益。