在新能源电池生产中，卷绕/叠片阴阳极对齐的精准检测至关重要。微链道爱凭借先进的 AI 技术，为行业提供了高效可靠的检测解决方案。
用户场景：某头部新能源电池厂商，在电池生产的卷绕/叠片工序中，需要对电池的阴阳极对齐情况进行检测。其产品为各类新能源电池，检测对象是阴阳极在卷绕或叠片过程中的对齐状态，确保阴阳极的精准对齐对于电池的性能和安全性至关重要。
痛点：该厂商面临诸多困境。一方面，传统检测方法存在较高的漏检率，达到了约 3%，这可能会使存在阴阳极对齐问题的电池流入后续工序，影响电池的最终质量和安全性。同时，误报率也较高，约为 18%，导致大量产品需要进行复检，增加了人力成本和生产时间。此外，对于不同型号电池的换型检测效率低下，换型时间长达 20 分钟，影响了生产的灵活性。并且，电池生产工艺涉及大量机密数据，传统的检测方式难以有效保证数据不出厂，存在数据泄露的风险。
技术原理
微链道爱采用先进的 X-ray CT 成像技术结合 AI 算法来解决阴阳极对齐检测问题。X-ray CT 技术能够穿透电池内部，获取阴阳极的三维结构信息，生成高精度的断层图像。然后利用 DaoAI AI AOI 软件系统中的视觉基础模型对这些图像进行特征认知。该模型采用 APDT 正样本/少样本学习技术，只需 1-20 张良品作为样本数据，就能快速学习阴阳极对齐的正常特征。通过语义误报过滤算法，能够准确区分真正的缺陷和误报情况。这是因为该算法基于对图像语义的理解，能够识别出图像中与阴阳极对齐相关的关键特征，排除非缺陷因素的干扰，从而有效提高检测的准确性。
- X-ray CT 成像提供详细的内部结构信息，为准确检测提供基础。
- AI 视觉基础模型通过少样本学习快速适应不同产品特征。
- 语义误报过滤算法基于图像语义理解，减少误报情况。
- 模型的深度特征提取能力能够捕捉到微小的对齐偏差。
微链道爱解决方案与产品介绍
微链道爱提供了 DaoAI AI AOI 软件系统和 DaoAI World 世界模型来解决该厂商的问题。DaoAI AI AOI 软件系统具有强大的特征认知能力，它可以实现一块良品 5 分钟 0 代码自动编程，大大缩短了编程时间，提高了检测效率。通过 APDT 正样本/少样本学习，仅需要少量的良品样本就能完成模型训练，适应不同型号电池的检测需求。语义误报过滤功能可以有效降低误报率。DaoAI World 世界模型作为统一底座，具有语义理解、跨场景泛化和从产线反馈持续学习的能力。它支持 SDK / API / Docker 部署方式，并且能够实现 100% 本地私有化部署，确保数据不出厂，满足了厂商对于数据合规和工艺机密保护的需求。
先进的 AI 技术与本地私有化部署相结合，为新能源电池检测提供了安全可靠的解决方案。
量化成效：通过采用微链道爱解决方案，该厂商的检测成效显著提升。漏检率从约 3% 降低到了 <0.6%，大大提高了产品质量。误报率降低了 -63%，减少了大量的复检工作量，提高了生产效率。换型时间从 20 分钟缩短至 5 分钟，增强了生产的灵活性和适应性，能够更快地响应市场需求。