DaoAI 3D 機器人視覺助力新能源電池模組焊點檢測

在新能源電池生產中，模組焊點檢測至關重要。微鏈道愛 DaoAI 3D 機器人視覺憑借先進技術，為行業提供了可靠的檢測解決方案。

用戶場景：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，需要對電池模組中的焊點進行高精度檢測。檢測對象為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性能。

痛點：傳統的檢測方法存在诸多困境。從量化角度看，漏檢率高達 3%，導致大量不良品流入後續工序，增加了返工成本和產品風險；誤報率達 25%，頻繁的誤報不僅浪費了大量的人力和時間用於複檢，還影響了生產線的節拍。同時，在不同規格電池模組換型時，需要花費 30min 進行人工調整，嚴重降低了生產效率。結合光鉴科技具身智能視覺感知方案在機器人視覺與 3D 抓取引導中的應用案例熱點，傳統檢測方法在智能化和自動化方面明顯不足。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺采用自研 3D 相機進行成像。3D 相機利用結構光原理，向檢測對象投射特定的結構光圖案，通過相機捕捉物體表面反射的圖案變形，從而獲取物體的三維形貌信息。對於焊點檢測，能夠清晰地呈現焊點的三維形狀、高度、位置等特征。在算法方面，運用 6D 位姿估計算法，精確確定焊點在空間中的位置和姿態，實現亞毫米級的手眼協調。通過這種方式，能夠準確識別出焊點的各種缺陷，如虛焊、漏焊、焊瘤等。因為三維信息比二維信息更丰富，能夠避免因焊點表面反光、阴影等因素導致的誤判，所以該技術在焊點檢測中非常有效。

• 結構光成像獲取三維形貌，提供丰富特征信息。
• 6D 位姿估計算法精確確定焊點位置和姿態。
• 亞毫米手眼協調保證檢測精度。
• 避免二維檢測的反光、阴影誤判問題。

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，首先通過自研 3D 相機獲取焊點的三維數據，然後利用 6D 位姿估計算法進行精確分析。同時，結合 DaoAI AI AOI 軟件系統，對獲取的數據進行特征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，實現快速的參數調整和模型切換，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：通過應用 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。