新能源電池PACK表面缺陷AI視覺檢測成效顯著

隨著新能源電池行業的快速發展，對電池PACK表面質量檢測的要求日益提高。微鏈道愛憑藉先進的AI視覺技術，為該行業提供了高效、精準的檢測解決方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商的電池PACK組裝產線，在電池PACK組裝完成後，需要對其表面進行全面檢測，檢測物件包括電池PACK表面的劃痕、凹坑、汙漬、變形等缺陷。

痛點：傳統的人工檢測方式存在諸多問題。漏檢率較高，約為3%，導致部分有缺陷的產品流入市場，影響產品質量和品牌形象。誤報率也達到了10%，增加了複檢工作量和成本。而且人工檢測效率低，人力成本高，一條產線需要配備5名檢測人員。同時，當產品換型時，人工重新調整檢測標準和流程，換型時間長達30min，嚴重影響了生產進度。另外，在機械臂對電池PACK進行上下料時，由於缺乏精準的位姿引導，抓取成功率較低，僅為80%，容易造成電池PACK的損壞。

技術原理

DaoAI採用先進的AI演算法和成像技術來解決這些問題。在成像方面，自研的3D相機能夠獲取電池PACK表面的三維形貌資訊，相比傳統的2D成像，能夠更清晰地呈現表面的微小缺陷和立體特徵。在演算法上，基於視覺基礎模型的特徵認知，透過APDT正樣本/少樣本學習，僅需1-20張良品樣本，就能快速學習到正常產品的特徵。同時，利用語義誤報過濾演算法，對檢測結果進行分析和篩選，減少誤報。在機械臂位姿引導上，透過6D位姿演算法，能夠精確計算出電池PACK的空間位置和姿態，引導機械臂進行精準抓取。

• 3D相機成像原理：利用結構光或鐳射等技術，向電池PACK表面投射特定的圖案，相機捕捉反射光，透過分析圖案的變形來計算表面的三維座標。
• APDT正樣本/少樣本學習：透過少量的正樣本資料，利用深度學習演算法挖掘資料中的特徵和規律，從而實現對缺陷的準確識別。
• 語義誤報過濾演算法：結合影象的語義資訊，對可能是誤報的檢測結果進行判斷和過濾，提高檢測的準確性。
• 6D位姿演算法：綜合考慮物體的三維位置和三維姿態資訊，透過對影象中特徵點的提取和匹配，計算出物體在空間中的精確位姿。

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來解決上述問題。首先是DaoAI AI AOI軟體系統，其具備視覺基礎模型的特徵認知能力，能夠在5min內實現一塊良品的0程式碼自動程式設計，利用APDT正樣本/少樣本學習，只需1-20張良品，就能快速搭建檢測模型。同時，透過語義誤報過濾功能，有效減少誤報。其次是DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置，自研的3D相機搭配三維形貌重建技術，能夠檢測隱藏焊點、共面度以及微米級的形貌缺陷，實現對電池PACK表面的全面檢測。最後是DaoAI機器人視覺，透過6D位姿引導功能，能夠精準引導機械臂對電池PACK進行無序料箱抓取和上下料操作，提高抓取成功率。

微鏈道愛以先進的AI視覺技術，為新能源電池PACK表面檢測提供了全面、高效的解決方案。

量化成效：透過應用微鏈道愛解決方案，該廠商的檢測效果得到了顯著提升。漏檢率從3%降低到了<0.6%，有效避免了有缺陷的產品流入市場。誤報率降低了 -63%，大大減少了複檢工作量和成本。產品換型時間從30min縮短到了5min，提高了生產效率。機械臂的抓取成功率從80%提高到了95%以上，減少了電池PACK的損壞率。

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。