新能源電池模組焊點檢測AI視覺解決方案

在新能源電池的生產過程中，模組焊點的質量直接影響電池的效能和安全性。微鏈道愛憑藉先進的AI視覺技術，為新能源電池廠商提供了高效、精準的模組焊點檢測解決方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商的模組生產線，在電池模組組裝工序中，需要對模組的焊點進行檢測。檢測物件為電池模組上的各種焊點，這些焊點的質量關乎電池模組的電氣連線效能和整體安全性。

痛點：傳統的焊點檢測方法存在諸多問題。在量化困境方面，漏檢率較高，達到了約3%，這意味著有部分有缺陷的焊點可能流入後續工序，影響電池的質量和安全性。誤報率也不容小覷，約為10%，頻繁的誤報不僅增加了人工複檢的工作量，還降低了產線的生產效率。此外，人工檢測的人力成本高，且換型時間長，每次換型需要約30分鐘，嚴重影響了產線的靈活性。同時，對於一些隱藏的焊點缺陷，如氣孔、電極對齊等問題，傳統方法難以進行有效的無損檢測。

技術原理

微鏈道愛採用先進的AI演算法和成像技術來解決這些問題。在演算法方面，利用深度學習演算法對大量的焊點影象進行學習和訓練，讓模型能夠準確識別各種焊點缺陷的特徵。透過卷積神經網路（CNN），可以自動提取焊點影象中的關鍵特徵，如焊點的形狀、大小、灰度值等，從而判斷焊點是否存在缺陷。在成像方面，使用自研的3D相機進行三維形貌重建，能夠獲取焊點的立體資訊。這種成像方式可以清晰地顯示焊點的內部結構，對於檢測隱藏的氣孔、電極對齊等缺陷非常有效。因為3D成像可以從多個角度觀察焊點，避免了2D成像的盲區，能夠更全面地發現缺陷。而且，透過三維形貌重建，可以精確測量焊點的高度、共面度等微米級的引數，進一步提高檢測的準確性。

• 深度學習演算法自動提取焊點特徵，提高缺陷識別能力。
• 自研3D相機進行三維形貌重建，獲取焊點立體資訊。
• 3D成像從多角度觀察焊點，避免2D成像盲區。
• 精確測量焊點微米級引數，提升檢測準確性。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供了一系列針對性的產品和解決方案。首先是DaoAI AI AOI軟體系統，它具有視覺基礎模型的特徵認知能力，只需一塊良品，5分鐘即可實現0程式碼自動程式設計，大大縮短了程式設計時間。其APDT正樣本/少樣本學習功能，僅需1-20張良品，就能快速訓練出準確的檢測模型，減少了樣本收集的工作量。此外，語義誤報過濾功能可以有效降低誤報率。其次是DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置，該裝置配備自研3D相機，能夠進行三維形貌重建，可檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌，為焊點檢測提供了全面而精確的資訊。在落地做法上，將這些產品部署到產線上，透過SDK / API / Docker進行部署，支援100%本地私有化，確保資料不出廠，保障了客戶資料的安全性。

微鏈道愛的產品和解決方案，為新能源電池模組焊點檢測提供了高效、精準、安全的保障。

量化成效：透過應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。檢出率從原來的約97%提高到了99.2%，有效地降低了漏檢率，將漏檢率控制在了<0.8%。誤報率降低了 -60%，大大減少了人工複檢的工作量。換型時間從原來的約30分鐘縮短到了5分鐘，提高了產線的靈活性和生產效率。

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。