在新能源電池生產中，圓柱電芯反光金屬殼面的缺陷檢測至關重要。微鏈道愛憑藉先進的 AI 視覺技術，為行業提供了高效的解決方案。
使用者場景：某頭部新能源電池廠商在圓柱電芯生產工序中，需要對電芯的反光金屬殼面進行嚴格檢測。其生產的圓柱電芯廣泛應用於各類新能源汽車及儲能裝置中，檢測物件為金屬殼面的劃痕、凹坑、裂紋等表面缺陷，這些缺陷可能影響電池的安全性和使用壽命。
痛點：傳統的檢測方法面臨諸多量化困境。一方面，漏檢率較高，約為 3%，這意味著部分有缺陷的產品可能流入市場，帶來安全隱患。另一方面，誤報率高達 20%，大量的誤報不僅增加了人工複檢的工作量，還降低了生產效率。同時，由於金屬殼面反光特性，傳統演算法難以準確識別缺陷，導致檢測精度不足。此外，換型時間較長，每次換型需要約 30 分鐘，影響了產線的靈活性。而且，面對不同型別的偽缺陷，傳統方法缺乏有效的過濾機制，進一步加劇了誤報問題。
技術原理
微鏈道愛採用先進的視覺基礎模型結合深度學習演算法來解決這些問題。視覺基礎模型具備強大的特徵認知能力，能夠從大量的樣本資料中學習到金屬殼面的正常特徵和各種缺陷特徵。透過語義理解技術，模型可以區分真實缺陷和偽缺陷。例如，對於因反光造成的視覺干擾，模型能夠識別其非缺陷本質，從而過濾掉這些偽缺陷，降低誤報率。在成像方面，採用特殊的打光技術，結合自研的 3D 相機，能夠清晰地捕捉金屬殼面的三維形貌資訊，對於微小的劃痕、凹坑等缺陷也能精準成像。硬體上，高效能的計算裝置保證了資料處理的速度和準確性，使得模型能夠實時對影象進行分析和判斷。
- 視覺基礎模型的特徵認知能力，透過對大量樣本的學習，準確識別缺陷和正常特徵。
- 語義理解技術過濾偽缺陷，減少因反光等干擾造成的誤報。
- 特殊打光技術與自研 3D 相機結合，清晰呈現三維形貌，提高缺陷檢出能力。
- 高效能運算硬體保障實時資料處理和精準判斷。
微鏈道愛解決方案與產品介紹
微鏈道愛提供了 DaoAI AI AOI 軟體系統和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置。DaoAI AI AOI 軟體系統利用其視覺基礎模型的特徵認知能力，能夠在一塊良品 5 分鐘內完成 0 程式碼自動程式設計，透過 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，其語義誤報過濾功能可以有效識別並過濾偽缺陷，降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置採用自研 3D 相機進行三維形貌重建，能夠檢測隱藏焊點、共面度以及微米級的形貌，對於圓柱電芯金屬殼面的微小缺陷也能精準檢測。在落地做法上，將裝置安裝在產線合適位置，採集金屬殼面影象資料，軟體系統對資料進行實時分析和處理，實現高效的缺陷檢測。
微鏈道愛的 AI 視覺方案，以先進技術和產品，為新能源電池生產的質量檢測提供了可靠保障。
量化成效：透過採用微鏈道愛的解決方案，該廠商的缺陷檢出率從原來的 97% 提升到了 99.2%，漏檢率降低到了 < 0.8%，大大提高了產品質量。誤報率降低了 -65%，減少了人工複檢的工作量，提高了生產效率。換型時間從原來的 30 分鐘縮短到了 5 分鐘，增強了產線的靈活性，能夠更快地適應不同產品的生產需求。
常見問題
微鏈道愛針對新能源圓柱電芯金屬殼面缺陷檢測有什麼優勢？
微鏈道愛憑藉先進AI視覺技術，將缺陷檢出率提升到99.2%，降低65%誤報率，換型時間縮短至5分鐘。採用先進模型和演算法，結合特殊打光與自研3D相機，高效檢測。
傳統檢測方法在新能源圓柱電芯金屬殼面缺陷檢測中有哪些痛點？
傳統方法漏檢率約3%，誤報率高達20%，增加人工複檢工作量、降低效率。因金屬反光特性，傳統演算法識別精度不足，換型時間長，且缺乏偽缺陷過濾機制。
微鏈道愛提供了哪些解決方案和產品用於缺陷檢測？
微鏈道愛提供DaoAI AI AOI軟體系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置。軟體可0程式碼自動程式設計、過濾偽缺陷；裝置能精準檢測微小缺陷，安裝在產線實現高效檢測。
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。