DaoAI 3D 機器人視覺助力新能源電池模組焊點檢測

新能源電池產業蓬勃發展，對電池模組質量的要求日益嚴苛。焊點作為電池模組的關鍵連線部位，其質量直接影響電池的安全性和效能。微鏈道愛 DaoAI 3D 機器人視覺技術的出現，為解決焊點檢測難題帶來了新的突破。

行業背景與使用者場景：隨著全球對清潔能源的需求不斷增長，新能源電池市場呈現出爆發式增長。新能源電池作為電動汽車、儲能系統等領域的核心部件，其質量和安全性至關重要。在新能源電池生產過程中，電池模組的焊點檢測是確保電池質量的關鍵環節。某頭部新能源電池製造商，在其電池模組生產線上的焊點檢測工序，面臨著巨大的挑戰。該製造商生產各種規格的新能源電池模組，焊點的質量直接影響電池模組的安全性和效能。因此，對焊點進行高精度檢測是保證產品質量的必要手段。

痛點深挖：為什麼難

從量化角度來看，傳統檢測方法存在諸多困境。首先是漏檢率問題，傳統方法的漏檢率高達 3%，這意味著大量的不良品可能會流入後續工序。這些不良品在後續使用過程中可能會引發安全事故，同時也增加了返工成本。例如，在電池模組的組裝過程中，如果有虛焊或漏焊的焊點未被檢測出來，可能需要重新拆解模組進行修復，這不僅浪費了時間和人力，還可能對其他部件造成損壞。其次，誤報率也是一個嚴重的問題。傳統檢測方法的誤報率達 25%，頻繁的誤報使得操作人員需要花費大量的時間和精力進行復檢。這不僅影響了生產線的節拍，還降低了生產效率。此外，在不同規格電池模組換型時，傳統方法需要花費 30min 進行人工調整。這是因為傳統檢測裝置的引數設定和檢測模型通常是針對特定規格的模組進行定製的，當需要更換模組規格時，就需要人工重新調整裝置引數和更換檢測模型。這種方式不僅效率低下，還容易出現人為誤差。

傳統檢測方法難以滿足需求的根因在於其技術原理的侷限性。傳統的二維視覺檢測技術主要基於物體表面的二維影象資訊進行分析，無法獲取物體的三維形貌資訊。而焊點的質量檢測不僅需要關注焊點的表面特徵，還需要了解其三維形狀、高度、位置等資訊。在實際生產過程中，焊點表面的反光、陰影等因素會對二維影象資訊造成干擾，導致檢測結果出現誤判。此外，傳統檢測方法缺乏智慧化和自動化能力，無法根據不同規格的模組自動調整檢測引數和檢測模型，只能依靠人工進行干預，這大大降低了生產效率和檢測精度。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺採用自研 3D 相機進行成像。該 3D 相機利用結構光原理，向檢測物件投射特定的結構光圖案。當結構光圖案照射到物體表面時，由於物體表面的高度和形狀不同，反射回來的圖案會發生變形。3D 相機透過捕捉這種變形的圖案，能夠獲取物體的三維形貌資訊。對於焊點檢測來說，這種成像方式能夠清晰地呈現焊點的三維形狀、高度、位置等特徵。

在演算法方面，DaoAI 3D 機器人視覺運用 6D 位姿估計演算法，精確確定焊點在空間中的位置和姿態。該演算法能夠對焊點的三維資訊進行深入分析，實現亞毫米級的手眼協調。透過這種方式，能夠準確識別出焊點的各種缺陷，如虛焊、漏焊、焊瘤等。與傳統的二維檢測方法相比，三維資訊更加豐富，能夠避免因焊點表面反光、陰影等因素導致的誤判。例如，在二維影象中，焊點表面的反光可能會掩蓋某些缺陷，但在三維資訊中，這些缺陷會清晰地顯示出來。因此，DaoAI 3D 機器人視覺技術在焊點檢測中具有更高的準確性和可靠性。

典型應用場景

• 虛焊檢測：虛焊是指焊點與焊件之間沒有完全融合，存在接觸不良的情況。DaoAI 3D 機器人視覺透過獲取焊點的三維形貌資訊，能夠檢測出焊點的高度、形狀等特徵是否符合標準。如果焊點的高度過低或形狀不規則，可能存在虛焊的問題。檢測難點在於虛焊的特徵可能比較細微，需要高精度的檢測裝置和演算法才能準確識別。
• 漏焊檢測：漏焊是指在焊接過程中，部分焊點沒有被焊接到。DaoAI 3D 機器人視覺可以透過檢測焊點的位置和數量來判斷是否存在漏焊。檢測難點在於需要準確識別每個焊點的位置，並且要區分正常焊點和漏焊位置。
• 焊瘤檢測：焊瘤是指焊接過程中，焊縫金屬流淌到焊縫以外未熔化的母材上所形成的金屬瘤。DaoAI 3D 機器人視覺透過分析焊點的三維形狀，能夠檢測出是否存在焊瘤。檢測難點在於焊瘤的形狀和大小可能各不相同，需要演算法能夠適應不同的情況進行準確判斷。
• 焊點尺寸檢測：焊點的尺寸對於電池模組的效能也有重要影響。DaoAI 3D 機器人視覺可以精確測量焊點的直徑、高度等尺寸引數，判斷其是否在規定的範圍內。檢測難點在於需要高精度的測量裝置和演算法，以確保測量結果的準確性。

落地案例

某頭部新能源電池製造商在其電池模組生產線上應用了微鏈道愛 DaoAI 3D 機器人視覺技術。該製造商擁有大規模的生產線，生產多種規格的新能源電池模組。在上線過程中，微鏈道愛技術團隊與製造商的工程師緊密合作，對生產線的實際情況進行了詳細的調研和分析。首先，對 3D 相機進行了合理的安裝和除錯，確保其能夠準確獲取焊點的三維資訊。然後，對 6D 位姿估計演算法和 AI AOI 軟體系統進行了最佳化和配置，使其能夠適應製造商的生產需求。經過一段時間的測試和最佳化，該系統正式上線執行。

DaoAI 3D 機器人視覺技術的應用，顯著提升了新能源電池模組焊點檢測的精度和效率。

上線前，該製造商使用傳統的檢測方法，漏檢率高達 3%，誤報率達 25%，換型時間需要 30min。上線後，焊點的檢出率提高到了 99.2%，漏檢率降低至 <0.8%，誤報率降低了 -60%，換型時間從 30min 縮短至 5min。這些資料表明，DaoAI 3D 機器人視覺技術的應用，顯著提升了檢測精度和生產效率，有效降低了生產成本和產品風險。

微鏈道愛解決方案與產品

以 DaoAI 3D 機器人視覺為核心，該產品具備無序料箱抓取、塗膠/裝配/上下料引導、腦·眼·體閉環等能力。在新能源電池模組焊點檢測中，首先透過自研 3D 相機獲取焊點的三維資料，然後利用 6D 位姿估計演算法進行精確分析。同時，結合 DaoAI AI AOI 軟體系統，對獲取的資料進行特徵認知和語義誤報過濾，提高檢測的準確性。在換型時，利用 DaoAI World 世界模型的統一底座，實現快速的引數調整和模型切換，換型時間縮短至 5min。DaoAI 3D 機器人視覺，為新能源電池模組焊點檢測提供全方位、高精度的解決方案。

量化成效：透過應用 DaoAI 3D 機器人視覺，焊點的檢出率提高到了 99.2%，漏檢率降低至 <0.8%，有效避免了不良品的流出。誤報率降低了 -60%，大大減少了複檢的人力和時間成本。換型時間從 30min 縮短至 5min，顯著提高了生產線的換型效率，適應了不同規格電池模組的生產需求。

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。