在新能源电池生产中，圆柱电芯反光金属壳面的缺陷检测至关重要。微链道爱凭借先进的 AI 视觉技术，为行业提供了高效的解决方案。
用户场景：某头部新能源电池厂商在圆柱电芯生产工序中，需要对电芯的反光金属壳面进行严格检测。其生产的圆柱电芯广泛应用于各类新能源汽车及储能设备中，检测对象为金属壳面的划痕、凹坑、裂纹等表面缺陷，这些缺陷可能影响电池的安全性和使用寿命。
痛点：传统的检测方法面临诸多量化困境。一方面，漏检率较高，约为 3%，这意味着部分有缺陷的产品可能流入市场，带来安全隐患。另一方面，误报率高达 20%，大量的误报不仅增加了人工复检的工作量，还降低了生产效率。同时，由于金属壳面反光特性，传统算法难以准确识别缺陷，导致检测精度不足。此外，换型时间较长，每次换型需要约 30 分钟，影响了产线的灵活性。而且，面对不同类型的伪缺陷，传统方法缺乏有效的过滤机制，进一步加剧了误报问题。
技术原理
微链道爱采用先进的视觉基础模型结合深度学习算法来解决这些问题。视觉基础模型具备强大的特征认知能力，能够从大量的样本数据中学习到金属壳面的正常特征和各种缺陷特征。通过语义理解技术，模型可以区分真实缺陷和伪缺陷。例如，对于因反光造成的视觉干扰，模型能够识别其非缺陷本质，从而过滤掉这些伪缺陷，降低误报率。在成像方面，采用特殊的打光技术，结合自研的 3D 相机，能够清晰地捕捉金属壳面的三维形貌信息，对于微小的划痕、凹坑等缺陷也能精准成像。硬件上，高性能的计算设备保证了数据处理的速度和准确性，使得模型能够实时对图像进行分析和判断。
- 视觉基础模型的特征认知能力，通过对大量样本的学习，准确识别缺陷和正常特征。
- 语义理解技术过滤伪缺陷，减少因反光等干扰造成的误报。
- 特殊打光技术与自研 3D 相机结合，清晰呈现三维形貌，提高缺陷检出能力。
- 高性能计算硬件保障实时数据处理和精准判断。
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 软件系统利用其视觉基础模型的特征认知能力，能够在一块良品 5 分钟内完成 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，其语义误报过滤功能可以有效识别并过滤伪缺陷，降低误报率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备采用自研 3D 相机进行三维形貌重建，能够检测隐藏焊点、共面度以及微米级的形貌，对于圆柱电芯金属壳面的微小缺陷也能精准检测。在落地做法上，将设备安装在产线合适位置，采集金属壳面图像数据，软件系统对数据进行实时分析和处理，实现高效的缺陷检测。
微链道爱的 AI 视觉方案，以先进技术和产品，为新能源电池生产的质量检测提供了可靠保障。
量化成效：通过采用微链道爱的解决方案，该厂商的缺陷检出率从原来的 97% 提升到了 99.2%，漏检率降低到了 < 0.8%，大大提高了产品质量。误报率降低了 -65%，减少了人工复检的工作量，提高了生产效率。换型时间从原来的 30 分钟缩短到了 5 分钟，增强了产线的灵活性，能够更快地适应不同产品的生产需求。