在新能源电池生产中，极耳焊接质量直接影响电芯的安全性和可靠性。DaoAI 凭借其独特的 AI-AOI 自动质量门技术，为解决极耳焊接检测难题提供了有效的方案。
场景：在新能源电池行业蓬勃发展的当下，电芯作为电池的核心组成部分，其质量直接关系到电池的性能和安全性。极耳作为电芯内部电流汇出的通道，它与极片、盖板之间的焊接质量，是决定电流密度分布以及电池长期可靠性的关键因素。一旦极耳焊接出现毛刺、虚焊等问题，在电池使用过程中，这些缺陷可能会刺穿隔膜形成内短路，或者导致局部过热，进而诱发热失控，给电池的使用带来严重的安全隐患。
痛点：为什么难
从量化维度来看，传统的极耳焊接检测方法存在诸多问题。首先是漏检率高，据统计，传统视觉检测的漏检率可达 5% -10%，这意味着每 100 个电芯中可能有 5-10 个存在焊接缺陷的电芯会流入后续生产环节。其次是误判率高，误判率能达到 8% -15%，大量的误判不仅增加了人工复核的工作量，还降低了生产效率。再者，换型时间长，传统方法在更换不同型号极耳的焊接检测时，换型时间可能长达 30-60 分钟，严重影响了生产的灵活性。
那么，为什么极耳焊接检测如此困难呢？一方面，客户不希望对既有焊接产线进行大规模改造，这就限制了检测设备的安装和使用。另一方面，焊缝表面是高反光金属，这使得传统视觉检测在成像时容易受到反光的干扰，导致图像模糊，难以准确识别缺陷。而且，毛刺尺寸小，通常在微米级，虚焊特征隐蔽，传统视觉检测很难捕捉到这些细微的变化，从而容易出现误判和漏检的情况。
技术原理
DaoAI 的 AI-AOI 检测单元采用了紧凑结构，能够在原工位直接嵌入，无需对既有产线进行大的改动。针对高反光金属焊缝，它设计了多角度光照与成像系统。通过不同角度的光照，可以有效抑制反光，使得焊缝表面的图像更加清晰，便于后续的缺陷识别。结合深度学习模型，该系统能够对毛刺、错位、虚焊等关联热失控的关键缺陷进行分类判定。深度学习模型经过大量的样本训练，能够准确识别不同类型的缺陷特征，大大提高了检测的准确性。
与传统方法相比，DaoAI 的技术优势明显。传统视觉检测主要依赖于预设的规则和特征进行判断，对于复杂的缺陷和细微的变化难以准确识别。而 DaoAI 的深度学习模型具有强大的学习能力，能够不断适应新的缺陷特征和焊接形貌。此外，DaoAI 还采用了 APDT 正样本学习技术，它可以适配不同型号极耳的焊接形貌，在换型时，能够快速调整检测参数，换型时间可缩短至 5 分钟以内，大大提高了生产的灵活性和效率。
典型应用场景
- 毛刺检测：毛刺尺寸微小，通常在 10-50 微米之间。检测时，DaoAI 的多角度光照系统可以从不同角度照亮焊缝，使得毛刺在图像中更加明显。深度学习模型通过对毛刺的形状、大小、位置等特征进行学习和分析，能够准确识别毛刺。难点在于如何在高反光的焊缝表面清晰地捕捉到微小的毛刺，以及区分毛刺和正常的焊缝纹理。
- 虚焊检测：虚焊的特征比较隐蔽，很难通过肉眼直接观察到。DaoAI 的系统通过分析焊缝区域的灰度值、纹理等特征，利用深度学习模型判断是否存在虚焊。难点在于虚焊的特征不明显，容易与正常的焊接区域混淆，需要模型具有较高的敏感度和准确性。
- 极耳错位检测：极耳错位会改变电流路径并产生局部过热。DaoAI 利用图像识别技术，通过对比极耳的实际位置和标准位置，判断极耳是否发生错位。难点在于如何准确确定极耳的标准位置，以及在不同光照条件下准确识别极耳的边缘。
- 焊缝不均匀检测：焊缝不均匀可能会导致电流分布不均，影响电池的性能。DaoAI 的系统通过分析焊缝的灰度值分布，判断焊缝是否均匀。难点在于如何区分正常的焊缝灰度变化和不均匀的缺陷。
落地案例
某中型电芯厂，其既有焊接产线年产能约为 5000 万颗电芯。该厂主要依赖抽检与人工复核进行极耳焊接检测，难以满足客户对零漏检的要求。在引入 DaoAI 的 AI-AOI 自动质量门系统时，上线过程相对顺利。DaoAI 团队在原工位进行了紧凑的设备安装和调试，尽量减少了对既有产线的影响。上线前，该厂的漏检率约为 8%，误判率约为 12%，换型时间约为 45 分钟。上线后，漏检率降低至 1% 以下，误判率降低至 3% 以下，换型时间缩短至 5 分钟以内。
质量门只问一个问题：这颗电芯，敢不敢放进电池包。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱的 DaoAI 产品以 AI-AOI 自动质量门为核心，为极耳焊接检测提供了全面的解决方案。该产品通过在原工位嵌入检测单元，实现了对每一颗电芯的 100% 自动判定。针对高反光金属焊缝优化光照与成像，抑制了反光导致的误判。深度学习分类技术能够准确识别毛刺、错位、虚焊等关键缺陷。APDT 正样本学习技术使得系统能够快速适配多型号极耳，换型过程更加高效。不合格件能够实时分流，确保了只有合格的电芯进入后续生产环节。
量化成效：DaoAI 系统将原本依赖人工的抽检升级为逐件全检的自动闸门，关键缺陷检出率趋近 99% 以上，漏检率降低至 1% 以下，误判率降低了 -9%，换型时间从原来的 30-60 分钟缩短至 5 分钟以内，从源头压低了与热失控相关的安全风险，大大提高了生产效率和产品质量。
常见问题
极耳焊接的毛刺和虚焊会带来什么后果？
极耳焊接毛刺可能刺穿隔膜形成内短路，虚焊在循环中逐渐恶化，极耳错位会局部过热，这些都是热失控高风险诱因。DaoAI 可通过其 AI-AOI 自动质量门系统拦截此类缺陷，保障电芯安全。
DaoAI 产品方案如何解决极耳焊接检测难题？
DaoAI 在原工位嵌入 AI-AOI 检测单元，针对高反光焊缝优化光照成像，用深度学习分类缺陷，APDT 适配多型号，实现逐件全检与实时分流，有效解决了传统检测方法的误判和漏检问题。
DaoAI 系统对既有产线有什么影响？
DaoAI 系统在既有产线上最小改造完成集成，将抽检升级为逐件全检，关键缺陷趋近零漏检，从源头降低热失控安全风险，同时提高了生产效率和产品质量。
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。