锂电池作为现代能源领域的核心产品，其质量直接关系到众多应用场景的安全性和可靠性。极片涂布作为锂电池制造的起始工序，对后续电芯的性能起着决定性作用。DaoAI 的 3D AI-AOI 在线全检方案为解决极片涂布质检难题提供了有效途径。
行业背景与用户场景：在当今新能源汽车、储能等领域蓬勃发展的大背景下，锂电池的市场需求呈现出爆发式增长。锂电池的性能和质量直接影响着这些应用的安全性和稳定性，因此其制造过程中的每一个环节都至关重要。极片涂布作为锂电池制造的第一道关键工序，是将浆料以微米级厚度均匀涂覆于铜箔或铝箔之上。涂层的均匀性不仅直接决定了后续电芯的容量，还对电池的安全性有着深远的影响。对于锂电池制造商来说，确保极片涂布的质量，是保障整个生产流程顺利进行以及最终产品质量的基础。
痛点深挖：为什么难
从量化维度来看，传统质检方法面临着诸多挑战。在检出精度方面，人工灯检与传统 2D 视觉仅能发现明显的表观异常，对于 50μm 级别的细微缺陷，如暗斑和掉料，几乎无法察觉。在误报率方面，涂布线车速高、幅宽大，且铜箔表面存在金属反光，传统 AOI 系统在此场景下误报率可高达 30% -40%。在漏检率方面，由于传统方法难以检测到厚度方向的微弱起伏与低对比度暗斑，漏检率可达 10% -15%。
造成这些问题的根源在于传统质检方法自身的局限性。人工灯检受限于人的视力和疲劳程度，难以长时间保持高度集中的注意力，并且对于微小缺陷的判断容易出现主观误差。传统 2D 视觉只能获取物体表面的二维图像信息，无法准确量化涂层的厚度变化，对于隐藏在厚度方向的缺陷更是无能为力。而传统 AOI 系统在高速、大幅宽且存在金属反光的复杂场景下，容易受到环境因素的干扰，导致误报和漏检情况频发。
技术原理
DaoAI 的 3D AI-AOI 在线全检系统采用了先进的技术架构。其核心是自研的 3D 相机，通过该相机采集涂层表面的点云数据。点云数据能够精确地反映出涂层表面的三维形状和厚度信息。同时，系统还配备了高分辨率的 2D 相机，用于获取涂层表面的二维图像。将点云数据与 2D 图像进行融合，实现了对涂层的全方位检测。
在算法层面，系统采用了 APDT 正样本学习算法。该算法仅需要以合格涂层样本即可建立判据，无需海量的缺陷样本。这使得系统能够快速适应新批次浆料的色差与反光变化，缩短了换型与新批次上线的周期。与传统方法相比，传统方法需要大量的缺陷样本进行训练，且难以适应生产过程中的变化，而 DaoAI 的方案具有更强的适应性和灵活性。
典型应用场景
- 暗斑检测：暗斑通常是由于浆料分布不均匀或涂层中的杂质引起的。在检测暗斑时，2D 高分辨成像发挥主要作用，它能够清晰地捕捉到涂层表面颜色的细微变化，从而识别出暗斑缺陷。难点在于暗斑的对比度较低，容易被忽略，需要高精度的成像技术和先进的图像识别算法。
- 划痕检测：划痕可能是在涂布过程中由设备或异物造成的。2D 成像可以直观地检测到划痕的存在，通过分析图像中线条的特征来确定划痕的位置和长度。难点在于一些细微划痕在表面反光的影响下难以清晰显现，需要对图像进行增强处理。
- 漏箔检测：漏箔是指涂层未能完全覆盖铜箔或铝箔表面的情况。2D 图像能够清晰地显示出箔材的裸露部分，从而判断是否存在漏箔缺陷。难点在于准确区分正常的涂层边缘和漏箔区域，需要精确的图像分割算法。
- 局部掉料检测：局部掉料会导致涂层厚度不均匀。3D 通道通过点云重建涂层厚度起伏，能够准确地量化局部掉料的程度。难点在于要从复杂的点云数据中准确提取掉料区域的特征，需要强大的数据分析和处理能力。
- 边缘掉料检测：边缘掉料通常发生在涂层的边缘部位。3D 通道利用点云数据可以清晰地识别边缘处的厚度变化，从而检测出边缘掉料缺陷。难点在于边缘区域的点云数据容易受到干扰，需要对数据进行滤波和校正处理。
落地案例
一家国内知名的动力电池龙头企业，生产规模大，对极片涂布质量要求极高。此前，该企业依赖人工灯检与传统 2D 视觉进行质检，面临着误报率高、漏检率高的问题，严重影响了生产效率和产品质量。在引入 DaoAI 的 3D AI-AOI 在线全检系统时，DaoAI 的技术团队首先对企业的生产环境和工艺进行了详细的调研和分析，根据实际情况进行系统的定制化部署。在上线过程中，对企业员工进行了专业的培训，确保员工能够熟练操作和维护系统。
DaoAI 的方案为企业带来了显著的改变，极大地提升了极片涂布的质量和生产效率。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱（DaoAI）的 3D AI-AOI 在线全检系统是一套综合性的解决方案。该系统以自研 3D 相机为核心，结合高分辨率 2D 相机，实现了点云与 2D 图像的融合。在软件方面，采用 APDT 正样本学习算法，能够快速准确地检测出各种缺陷。系统具有高度的自动化和智能化，能够实时在线全检，节拍完全匹配高速涂布产线。并且可以根据不同企业的生产需求和工艺特点进行定制化配置，为企业提供个性化的质检解决方案。
量化成效
方案落地后，取得了显著的量化成效。在缺陷检出方面，微链道爱在涂布工序最小可稳定检出优于 50μm 的暗斑与掉料缺陷，综合准确率保持在 97% 以上。在误报率方面，相比传统方法，微链道爱的误报率降低了 30% -40%。在漏检率方面，微链道爱的漏检率从原来的 10% -15% 降低到了 3% 以下。在线全检替代了原有抽检与人工灯检，缺陷流出大幅下降，为后续卷绕与化成提供了一致性更高的极片来源，有效提升了整个锂电池生产过程的质量和效率。
常见问题
DaoAI 的 3D AI-AOI 在线全检方案能解决锂电池极片涂布的哪些问题？
DaoAI 的方案可在源头拦截厚度异常与表面缺陷，解决传统方法难以发现微弱起伏、暗斑等问题。有效压制误报，将误报率降低 30% -40%，漏检率降至 3% 以下，大幅降低缺陷流出率，为后续工序提供高一致性极片。
DaoAI 的 3D AI-AOI 在线全检系统有什么特点？
该系统采用自研 3D 相机，将点云与 2D 图像融合，2D 查表观缺陷，3D 量化厚度。用 APDT 正样本学习，无需海量缺陷样本，适应新批次浆料，全检节拍匹配高速产线，可根据企业需求定制。
DaoAI 的方案落地后效果如何？
方案落地后，涂布工序最小可稳定检出优于 50μm 的暗斑与掉料缺陷，综合准确率超 97%。替代原有抽检和人工灯检，缺陷流出大幅下降，提升了后续工序极片的一致性和生产效率。
本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。