在新能源电池的生产过程中，模组焊点的质量直接影响电池的性能和安全性。微链道爱凭借先进的AI视觉技术，为新能源电池厂商提供了高效、精准的模组焊点检测解决方案。
用户场景：某头部新能源电池厂商的模组生产线，在电池模组组装工序中，需要对模组的焊点进行检测。检测对象为电池模组上的各种焊点，这些焊点的质量关乎电池模组的电气连接性能和整体安全性。
痛点：传统的焊点检测方法存在诸多问题。在量化困境方面，漏检率较高，达到了约3%，这意味着有部分有缺陷的焊点可能流入后续工序，影响电池的质量和安全性。误报率也不容小觑，约为10%，频繁的误报不仅增加了人工复检的工作量，还降低了产线的生产效率。此外，人工检测的人力成本高，且换型时间长，每次换型需要约30分钟，严重影响了产线的灵活性。同时，对于一些隐藏的焊点缺陷，如气孔、电极对齐等问题，传统方法难以进行有效的无损检测。
技术原理
微链道爱采用先进的AI算法和成像技术来解决这些问题。在算法方面，利用深度学习算法对大量的焊点图像进行学习和训练，让模型能够准确识别各种焊点缺陷的特征。通过卷积神经网络（CNN），可以自动提取焊点图像中的关键特征，如焊点的形状、大小、灰度值等，从而判断焊点是否存在缺陷。在成像方面，使用自研的3D相机进行三维形貌重建，能够获取焊点的立体信息。这种成像方式可以清晰地显示焊点的内部结构，对于检测隐藏的气孔、电极对齐等缺陷非常有效。因为3D成像可以从多个角度观察焊点，避免了2D成像的盲区，能够更全面地发现缺陷。而且，通过三维形貌重建，可以精确测量焊点的高度、共面度等微米级的参数，进一步提高检测的准确性。
- 深度学习算法自动提取焊点特征，提高缺陷识别能力。
- 自研3D相机进行三维形貌重建，获取焊点立体信息。
- 3D成像从多角度观察焊点，避免2D成像盲区。
- 精确测量焊点微米级参数，提升检测准确性。
微链道爱解决方案与产品介绍
微链道爱提供了一系列针对性的产品和解决方案。首先是DaoAI AI AOI软件系统，它具有视觉基础模型的特征认知能力，只需一块良品，5分钟即可实现0代码自动编程，大大缩短了编程时间。其APDT正样本/少样本学习功能，仅需1-20张良品，就能快速训练出准确的检测模型，减少了样本收集的工作量。此外，语义误报过滤功能可以有效降低误报率。其次是DaoAI 2D / 3D AI AOI设备，该设备配备自研3D相机，能够进行三维形貌重建，可检测隐藏焊点、共面度以及微米级形貌，为焊点检测提供了全面而精确的信息。在落地做法上，将这些产品部署到产线上，通过SDK / API / Docker进行部署，支持100%本地私有化，确保数据不出厂，保障了客户数据的安全性。
微链道爱的产品和解决方案，为新能源电池模组焊点检测提供了高效、精准、安全的保障。
量化成效：通过应用微链道爱的解决方案，该新能源电池厂商取得了显著的成效。检出率从原来的约97%提高到了99.2%，有效地降低了漏检率，将漏检率控制在了<0.8%。误报率降低了 -60%，大大减少了人工复检的工作量。换型时间从原来的约30分钟缩短到了5分钟，提高了产线的灵活性和生产效率。