新能源電池卷繞/疊片陰陽極對齊 X-ray CT 檢測方案

在新能源電池生產中，卷繞/疊片陰陽極對齊的精準檢測至關重要。微鏈道愛憑藉先進的 AI 技術，為行業提供了高效可靠的檢測解決方案。

使用者場景：某頭部新能源電池廠商，在電池生產的卷繞/疊片工序中，需要對電池的陰陽極對齊情況進行檢測。其產品為各類新能源電池，檢測物件是陰陽極在卷繞或疊片過程中的對齊狀態，確保陰陽極的精準對齊對於電池的效能和安全性至關重要。

痛點：該廠商面臨諸多困境。一方面，傳統檢測方法存在較高的漏檢率，達到了約 3%，這可能會使存在陰陽極對齊問題的電池流入後續工序，影響電池的最終質量和安全性。同時，誤報率也較高，約為 18%，導致大量產品需要進行復檢，增加了人力成本和生產時間。此外，對於不同型號電池的換型檢測效率低下，換型時間長達 20 分鐘，影響了生產的靈活性。並且，電池生產工藝涉及大量機密資料，傳統的檢測方式難以有效保證資料不出廠，存在資料洩露的風險。

技術原理

微鏈道愛採用先進的 X-ray CT 成像技術結合 AI 演算法來解決陰陽極對齊檢測問題。X-ray CT 技術能夠穿透電池內部，獲取陰陽極的三維結構資訊，生成高精度的斷層影象。然後利用 DaoAI AI AOI 軟體系統中的視覺基礎模型對這些影象進行特徵認知。該模型採用 APDT 正樣本/少樣本學習技術，只需 1-20 張良品作為樣本資料，就能快速學習陰陽極對齊的正常特徵。透過語義誤報過濾演算法，能夠準確區分真正的缺陷和誤報情況。這是因為該演算法基於對影象語義的理解，能夠識別出影象中與陰陽極對齊相關的關鍵特徵，排除非缺陷因素的干擾，從而有效提高檢測的準確性。

• X-ray CT 成像提供詳細的內部結構資訊，為準確檢測提供基礎。
• AI 視覺基礎模型透過少樣本學習快速適應不同產品特徵。
• 語義誤報過濾演算法基於影象語義理解，減少誤報情況。
• 模型的深度特徵提取能力能夠捕捉到微小的對齊偏差。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供了 DaoAI AI AOI 軟體系統和 DaoAI World 世界模型來解決該廠商的問題。DaoAI AI AOI 軟體系統具有強大的特徵認知能力，它可以實現一塊良品 5 分鐘 0 程式碼自動程式設計，大大縮短了程式設計時間，提高了檢測效率。透過 APDT 正樣本/少樣本學習，僅需要少量的良品樣本就能完成模型訓練，適應不同型號電池的檢測需求。語義誤報過濾功能可以有效降低誤報率。DaoAI World 世界模型作為統一底座，具有語義理解、跨場景泛化和從產線反饋持續學習的能力。它支援 SDK / API / Docker 部署方式，並且能夠實現 100% 本地私有化部署，確保資料不出廠，滿足了廠商對於資料合規和工藝機密保護的需求。

先進的 AI 技術與本地私有化部署相結合，為新能源電池檢測提供了安全可靠的解決方案。

量化成效：透過採用微鏈道愛解決方案，該廠商的檢測成效顯著提升。漏檢率從約 3% 降低到了 <0.6%，大大提高了產品質量。誤報率降低了 -63%，減少了大量的複檢工作量，提高了生產效率。換型時間從 20 分鐘縮短至 5 分鐘，增強了生產的靈活性和適應性，能夠更快地響應市場需求。

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。