DaoAI 3D 机器人视觉助力新能源电池模组焊点检测

在新能源电池生产中，模组焊点检测至关重要。微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉凭借先进技术，为行业提供了可靠的检测解决方案。

用户场景：某头部新能源电池制造商，在其电池模组生产线上的焊点检测工序，需要对电池模组中的焊点进行高精度检测。检测对象为各种规格的新能源电池模组，焊点的质量直接影响电池模组的安全性和性能。

痛点：传统的检测方法存在诸多困境。从量化角度看，漏检率高达 3%，导致大量不良品流入后续工序，增加了返工成本和产品风险；误报率达 25%，频繁的误报不仅浪费了大量的人力和时间用于复检，还影响了生产线的节拍。同时，在不同规格电池模组换型时，需要花费 30min 进行人工调整，严重降低了生产效率。结合光鉴科技具身智能视觉感知方案在机器人视觉与 3D 抓取引导中的应用案例热点，传统检测方法在智能化和自动化方面明显不足。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机进行成像。3D 相机利用结构光原理，向检测对象投射特定的结构光图案，通过相机捕捉物体表面反射的图案变形，从而获取物体的三维形貌信息。对于焊点检测，能够清晰地呈现焊点的三维形状、高度、位置等特征。在算法方面，运用 6D 位姿估计算法，精确确定焊点在空间中的位置和姿态，实现亚毫米级的手眼协调。通过这种方式，能够准确识别出焊点的各种缺陷，如虚焊、漏焊、焊瘤等。因为三维信息比二维信息更丰富，能够避免因焊点表面反光、阴影等因素导致的误判，所以该技术在焊点检测中非常有效。

• 结构光成像获取三维形貌，提供丰富特征信息。
• 6D 位姿估计算法精确确定焊点位置和姿态。
• 亚毫米手眼协调保证检测精度。
• 避免二维检测的反光、阴影误判问题。

微链道爱解决方案与产品

以 DaoAI 3D 机器人视觉为核心，该产品具备无序料箱抓取、涂胶/装配/上下料引导、脑·眼·体闭环等能力。在新能源电池模组焊点检测中，首先通过自研 3D 相机获取焊点的三维数据，然后利用 6D 位姿估计算法进行精确分析。同时，结合 DaoAI AI AOI 软件系统，对获取的数据进行特征认知和语义误报过滤，提高检测的准确性。在换型时，利用 DaoAI World 世界模型的统一底座，实现快速的参数调整和模型切换，换型时间缩短至 5min。

DaoAI 3D 机器人视觉，为新能源电池模组焊点检测提供全方位、高精度的解决方案。

量化成效：通过应用 DaoAI 3D 机器人视觉，焊点的检出率提高到了 99.2%，漏检率降低至 <0.8%，有效避免了不良品的流出。误报率降低了 -60%，大大减少了复检的人力和时间成本。换型时间从 30min 缩短至 5min，显著提高了生产线的换型效率，适应了不同规格电池模组的生产需求。