在新能源電池生產中，卷繞/疊片阴阳極對齊的精準檢測至關重要。微鏈道愛憑借先進的 AI 技術，為行業提供了高效可靠的檢測解決方案。
用戶場景：某頭部新能源電池廠商，在電池生產的卷繞/疊片工序中，需要對電池的阴阳極對齊情況進行檢測。其產品為各類新能源電池，檢測對象是阴阳極在卷繞或疊片過程中的對齊狀態，確保阴阳極的精準對齊對於電池的性能和安全性至關重要。
痛點：該廠商面臨诸多困境。一方面，傳統檢測方法存在較高的漏檢率，達到了約 3%，這可能會使存在阴阳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複檢，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數據，傳統的檢測方式難以有效保證數據不出廠，存在數據洩露的風險。
技術原理
微鏈道愛采用先進的 X-ray CT 成像技術結合 AI 算法來解決阴阳極對齊檢測問題。X-ray CT 技術能夠穿透電池內部，獲取阴阳極的三維結構信息，生成高精度的斷層圖像。然後利用 DaoAI AI AOI 軟件系統中的視覺基礎模型對這些圖像進行特征認知。該模型采用 APDT 正樣本/少樣本學習技術，只需 1-20 張良品作為樣本數據，就能快速學習阴阳極對齊的正常特征。通過語義誤報過濾算法，能夠準確區分真正的缺陷和誤報情況。這是因為該算法基於對圖像語義的理解，能夠識別出圖像中與阴阳極對齊相關的關鍵特征，排除非缺陷因素的幹擾，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信息，為準確檢測提供基礎。
- AI 視覺基礎模型通過少樣本學習快速適應不同產品特征。
- 語義誤報過濾算法基於圖像語義理解，減少誤報情況。
- 模型的深度特征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 軟件系統和 DaoAI World 世界模型來解決該廠商的問題。DaoAI AI AOI 軟件系統具有強大的特征認知能力，它可以實現一塊良品 5 分鐘 0 代碼自動編程，大大縮短了編程時間，提高了檢測效率。通過 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。它支持 SDK / API / Docker 部署方式，並且能夠實現 100% 本地私有化部署，確保數據不出廠，滿足了廠商對於數據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：通過采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。