在新能源电池生产中，极柱/顶盖外观检测至关重要。微链道爱凭借先进的 AI 视觉技术，为行业提供了高效、精准的检测方案。
用户场景：某头部新能源电池厂商在电池生产的极柱/顶盖组装工序中，需要对极柱和顶盖的外观进行严格检测。极柱和顶盖作为电池的关键部件，其外观质量直接影响电池的安全性和性能。检测对象包括极柱的表面划痕、裂纹、变形，以及顶盖的平整度、密封性等。
痛点：传统的检测方法主要依赖人工目检和传统的 CNN 算法。人工目检存在效率低下、漏检率高的问题，平均每小时只能检测约 100 个极柱/顶盖，漏检率高达 3%。传统 CNN 算法虽然在一定程度上提高了检测效率，但面对不同型号、不同批次的极柱/顶盖时，需要重新编写代码和调整参数，换型时间长达 30 分钟，且误报率较高，达到 8%。此外，传统 CNN 算法难以实现跨场景泛化，对于新出现的缺陷类型，需要大量的样本重新训练模型，无法满足快速变化的生产需求。
技术原理
微链道爱采用基于视觉基础模型的算法，结合自研的 3D 相机成像技术和高精度硬件设备来解决上述问题。视觉基础模型具有强大的语义理解和跨场景泛化能力。它通过对大量的图像数据进行学习和分析，能够提取出通用的特征模式，而不仅仅局限于特定的缺陷类型。例如，在极柱/顶盖外观检测中，模型可以学习到表面纹理、形状、边缘等通用特征，从而能够快速识别不同类型的缺陷。自研的 3D 相机能够获取极柱和顶盖的三维形貌信息，通过三维形貌重建技术，可以更准确地检测出隐藏的焊点、共面度以及微米级的形貌缺陷。高精度硬件设备则保证了图像采集的稳定性和准确性，为后续的算法分析提供了可靠的数据基础。
- 视觉基础模型的特征认知能力使得它能够在少量正样本的情况下进行学习和训练。只需要 1-20 张良品，就可以通过 APDT 正样本/少样本学习方法快速建立准确的检测模型。
- 语义误报过滤功能可以根据缺陷的语义信息对误报进行过滤，大大降低了误报率。
- 3D 相机的三维形貌重建技术能够提供更全面的检测信息，弥补了传统 2D 检测的不足。
- 硬件设备的高精度和稳定性保证了检测的可靠性和一致性。
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、DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备和 DaoAI World 世界模型。DaoAI AI AOI 软件系统具有强大的特征认知能力，一块良品仅需 5 分钟即可完成 0 代码自动编程，大大缩短了换型时间。同时，其 APDT 正样本/少样本学习方法只需要 1-20 张良品就可以进行模型训练，并且能够通过语义误报过滤功能降低误报率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 设备集成了自研的 3D 相机，能够进行三维形貌重建，准确检测隐藏焊点、共面度和微米级形貌缺陷。DaoAI World 世界模型作为统一底座，具有语义理解和跨场景泛化能力，能够从产线反馈中持续学习，不断优化检测模型。该模型支持 SDK / API / Docker 部署方式，并且可以实现 100% 本地私有化部署，保证数据不出厂。
微链道爱的解决方案以其高效、精准和灵活的特点，为新能源电池极柱/顶盖外观检测提供了可靠保障。
量化成效：采用微链道爱的解决方案后，极柱/顶盖外观检测的检出率达到了 98%，漏检率降低至 <2%。误报率降低了 -65%，大大减少了后续的复检工作量。换型时间从原来的 30 分钟缩短至 5 分钟，提高了生产效率，能够快速响应不同型号产品的生产需求。