卷繞疊片陰陽極對齊：3D X-ray CT 加 AI 逐層分析提速約 90 倍

陰陽極對齊度對鋰電池安全至關重要，傳統分析方法存在效率低、主觀性強等問題。微鏈道愛的 DaoAI 方案為解決這些問題提供了有效途徑。

場景：在新能源電池行業蓬勃發展的當下，鋰電池作為核心儲能裝置，廣泛應用於電動汽車、行動式電子裝置等領域。其安全性和效能直接影響著終端產品的質量和使用者體驗。而陰陽極對齊則是鋰電池安全的內在底線，無論是卷繞工藝還是疊片工藝，陰陽極之間的相對位置都必須滿足陽極完整包覆陰極的要求。一旦對齊度不足，陰極邊緣暴露區域在充電時易發生析鋰現象，長期累積可刺穿隔膜並誘發內短路，極片折彎、錯層等情況還會改變內部應力分佈，嚴重影響電池的安全性和使用壽命。

痛點：為什麼難

首先，從時間維度來看，某動力電池龍頭企業此前依賴工程師對 CT 切片逐層人工讀片。由於電芯動輒數十層，人工逐層判讀對齊邊距既慢又易疲勞。單顆電芯的分析耗時長達小時級，這對於大規模的產線生產來說，效率極低，無法滿足產線級的抽檢規模。以一天生產數千顆電芯為例，若每顆電芯分析需要數小時，那麼一天能完成分析的電芯數量寥寥無幾，嚴重影響了生產進度和質量評估的及時性。

其次，從準確性維度來說，人工讀片存在很強的主觀性。不同工程師的經驗和判斷標準可能存在差異，這就導致對齊度分析結果的一致性難以保證。例如，對於一些邊緣模糊的極片，不同工程師可能會給出不同的對齊邊距測量結果，從而影響對電池質量的準確評估。而且人工讀片容易出現視覺疲勞，在長時間工作後，漏檢和誤判的機率會大大增加。

最後，從成本維度考慮，人工分析需要投入大量的人力成本。工程師需要花費大量時間進行讀片和分析，而且由於效率低下，需要更多的工程師來完成相應的工作任務，這無疑增加了企業的運營成本。同時，由於人工分析的準確性和效率問題，可能會導致一些有質量問題的電池流入市場，給企業帶來潛在的經濟損失和品牌風險。

技術原理

DaoAI 方案將 3D X-ray CT 與 AI 逐層分析相結合。3D X-ray CT 技術利用 X 射線穿透電芯，透過多角度掃描獲取電芯內部的三維資訊，然後進行影象重建，從而無損地呈現電芯內部的三維結構。這種成像方式能夠清晰地顯示陰陽極的位置和形態，為後續的分析提供準確的資料基礎。與傳統的二維成像技術相比，3D X-ray CT 能夠提供更全面、更準確的內部結構資訊，避免了二維影象中資訊重疊和丟失的問題。

在獲取到電芯內部的三維結構後，AI 演算法發揮作用。AI 能夠自動逐層定位陰陽極邊緣，利用影象識別和深度學習技術，對每一層的影象進行分析，準確地找出陰陽極的邊界。然後，AI 會量化對齊邊距，計算陽極與陰極之間的距離，並識別折彎、錯層等異常情況。透過對大量資料的學習和訓練，AI 演算法能夠快速、準確地完成這些任務，並且具有很高的一致性。與傳統的人工讀片方法相比，AI 分析不受主觀因素的影響，效率更高，準確性也更好。

典型應用場景

• 卷繞工序中的陰陽極對齊檢測：在卷繞過程中，陰陽極的對齊度容易受到多種因素的影響，如卷繞張力、極片的平整度等。透過 3D X-ray CT 成像，AI 可以逐層檢測陰陽極的對齊邊距，及時發現對齊度不足的問題。難點在於卷繞過程中極片的形態較為複雜，AI 需要準確識別不同層極片的邊界，避免誤判。
• 疊片工序中的陰陽極對齊檢測：疊片工藝要求每層極片的對齊精度更高。AI 可以對疊片後的電芯進行逐層分析，量化對齊邊距，並檢測是否存在極片錯層的情況。難點在於疊片的層數較多，影象資訊豐富，AI 需要快速處理大量資料，同時保證分析的準確性。
• 極片折彎檢測：極片折彎會改變電池內部的應力分佈，影響電池的效能和安全性。3D X-ray CT 能夠清晰地顯示極片的折彎情況，AI 可以自動識別折彎的位置和程度。難點在於折彎的形態多樣，AI 需要對不同型別的折彎進行準確分類和判斷。
• 內部短路隱患檢測：陰陽極對齊度不足可能導致內短路，AI 可以透過分析陰陽極的相對位置和間距，預測內短路的潛在風險。難點在於內短路隱患的表現較為隱蔽，AI 需要從大量的影象資料中提取關鍵資訊，準確判斷隱患的存在。

落地案例

某大型動力電池企業，日產電芯數千顆。在引入 DaoAI 方案之前，該企業採用人工對 CT 切片逐層讀片的方式進行陰陽極對齊分析，單顆電芯分析耗時約 3 小時，且由於主觀性強，漏檢率達到 10%，誤報率為 8%。在上線 DaoAI 方案時，微鏈道愛技術團隊首先對企業的生產流程和資料進行了詳細的調研和分析，然後根據企業的實際需求對 DaoAI 系統進行了定製化開發和除錯。經過一段時間的測試和最佳化，DaoAI 方案正式上線。

DaoAI 方案的上線，讓該企業的陰陽極對齊分析效率得到了極大提升。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛的 DaoAI 產品將 3D X-ray CT 與 AI 逐層分析完美結合。3D X-ray CT 無損重建電芯內部三維結構，覆蓋卷繞與疊片工藝，為 AI 分析提供準確的基礎資料。AI 自動逐層定位陰陽極邊緣，量化對齊邊距，並識別折彎、錯層等內部結構異常，自動彙總每顆電芯的對齊分佈與極值。工程師從原來的逐層手動測量轉變為對 AI 結果的複核與判定，大大減輕了工作負擔，提高了分析通量。

量化成效：方案落地後，陰陽極對齊與折彎檢測的分析效率較人工逐層讀片提升約 90 倍，單顆電芯從小時級的人工分析壓縮到分鐘級，具體從原來的約 3 小時縮短至約 2 分鐘。CT 抽檢的覆蓋規模隨之擴大，內部對齊質量的評估從經驗主導轉向資料化、可追溯。漏檢率從 10%降低至 1%，誤報率從 8%降低至 2%，有效提高了電池質量檢測的準確性和可靠性。

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。