新能源電池極柱/頂蓋外觀 AI 視覺檢測成效

在新能源電池生產中，極柱/頂蓋外觀檢測至關重要。微鏈道愛憑藉先進的 AI 視覺技術，為行業提供了高效、精準的檢測方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商在電池生產的極柱/頂蓋組裝工序中，需要對極柱和頂蓋的外觀進行嚴格檢測。極柱和頂蓋作為電池的關鍵部件，其外觀質量直接影響電池的安全性和效能。檢測物件包括極柱的表面劃痕、裂紋、變形，以及頂蓋的平整度、密封性等。

痛點：傳統的檢測方法主要依賴人工目檢和傳統的 CNN 演算法。人工目檢存在效率低下、漏檢率高的問題，平均每小時只能檢測約 100 個極柱/頂蓋，漏檢率高達 3%。傳統 CNN 演算法雖然在一定程度上提高了檢測效率，但面對不同型號、不同批次的極柱/頂蓋時，需要重新編寫程式碼和調整引數，換型時間長達 30 分鐘，且誤報率較高，達到 8%。此外，傳統 CNN 演算法難以實現跨場景泛化，對於新出現的缺陷型別，需要大量的樣本重新訓練模型，無法滿足快速變化的生產需求。

技術原理

微鏈道愛採用基於視覺基礎模型的演算法，結合自研的 3D 相機成像技術和高精度硬體裝置來解決上述問題。視覺基礎模型具有強大的語義理解和跨場景泛化能力。它透過對大量的影象資料進行學習和分析，能夠提取出通用的特徵模式，而不僅僅侷限於特定的缺陷型別。例如，在極柱/頂蓋外觀檢測中，模型可以學習到表面紋理、形狀、邊緣等通用特徵，從而能夠快速識別不同型別的缺陷。自研的 3D 相機能夠獲取極柱和頂蓋的三維形貌資訊，透過三維形貌重建技術，可以更準確地檢測出隱藏的焊點、共面度以及微米級的形貌缺陷。高精度硬體裝置則保證了影象採集的穩定性和準確性，為後續的演算法分析提供了可靠的資料基礎。

• 視覺基礎模型的特徵認知能力使得它能夠在少量正樣本的情況下進行學習和訓練。只需要 1-20 張良品，就可以透過 APDT 正樣本/少樣本學習方法快速建立準確的檢測模型。
• 語義誤報過濾功能可以根據缺陷的語義資訊對誤報進行過濾，大大降低了誤報率。
• 3D 相機的三維形貌重建技術能夠提供更全面的檢測資訊，彌補了傳統 2D 檢測的不足。
• 硬體裝置的高精度和穩定性保證了檢測的可靠性和一致性。

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、DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置和 DaoAI World 世界模型。DaoAI AI AOI 軟體系統具有強大的特徵認知能力，一塊良品僅需 5 分鐘即可完成 0 程式碼自動程式設計，大大縮短了換型時間。同時，其 APDT 正樣本/少樣本學習方法只需要 1-20 張良品就可以進行模型訓練，並且能夠透過語義誤報過濾功能降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置整合了自研的 3D 相機，能夠進行三維形貌重建，準確檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌缺陷。DaoAI World 世界模型作為統一底座，具有語義理解和跨場景泛化能力，能夠從產線反饋中持續學習，不斷最佳化檢測模型。該模型支援 SDK / API / Docker 部署方式，並且可以實現 100% 本地私有化部署，保證資料不出廠。

微鏈道愛的解決方案以其高效、精準和靈活的特點，為新能源電池極柱/頂蓋外觀檢測提供了可靠保障。

量化成效：採用微鏈道愛的解決方案後，極柱/頂蓋外觀檢測的檢出率達到了 98%，漏檢率降低至 <2%。誤報率降低了 -65%，大大減少了後續的複檢工作量。換型時間從原來的 30 分鐘縮短至 5 分鐘，提高了生產效率，能夠快速響應不同型號產品的生產需求。

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。