DaoAI 3D 机器人视觉助力新能源电池模组焊点检测

新能源电池产业蓬勃发展，对电池模组质量的要求日益严苛。焊点作为电池模组的关键连接部位，其质量直接影响电池的安全性和性能。微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉技术的出现，为解决焊点检测难题带来了新的突破。

行业背景与用户场景：随着全球对清洁能源的需求不断增长，新能源电池市场呈现出爆发式增长。新能源电池作为电动汽车、储能系统等领域的核心部件，其质量和安全性至关重要。在新能源电池生产过程中，电池模组的焊点检测是确保电池质量的关键环节。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，面临着巨大的挑战。该制造商生产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。因此，对焊点进行高精度检测是保证产品质量的必要手段。

痛点深挖：为什么难

从量化角度来看，传统检测方法存在诸多困境。首先是漏检率问题，传统方法的漏检率高达 3%，这意味着大量的不良品可能会流入后续工序。这些不良品在后续使用过程中可能会引发安全事故，同时也增加了返工成本。例如，在电池模组的组装过程中，如果有虚焊或漏焊的焊点未被检测出来，可能需要重新拆解模组进行修复，这不仅浪费了时间和人力，还可能对其他部件造成损坏。其次，误报率也是一个严重的问题。传统检测方法的误报率达 25%，频繁的误报使得操作人员需要花费大量的时间和精力进行复检。这不仅影响了生产线的节拍，还降低了生产效率。此外，在不同规格电池模组换型时，传统方法需要花费 30min 进行人工调整。这是因为传统检测设备的参数设置和检测模型通常是针对特定规格的模组进行定制的，当需要更换模组规格时，就需要人工重新调整设备参数和更换检测模型。这种方式不仅效率低下，还容易出现人为误差。

传统检测方法难以满足需求的根因在于其技术原理的局限性。传统的二维视觉检测技术主要基于物体表面的二维图像信息进行分析，无法获取物体的三维形貌信息。而焊点的质量检测不仅需要关注焊点的表面特征，还需要了解其三维形状、高度、位置等信息。在实际生产过程中，焊点表面的反光、阴影等因素会对二维图像信息造成干扰，导致检测结果出现误判。此外，传统检测方法缺乏智能化和自动化能力，无法根据不同规格的模组自动调整检测参数和检测模型，只能依靠人工进行干预，这大大降低了生产效率和检测精度。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机进行成像。该 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。当结构光图案照射到物体表面时，由于物体表面的高度和形状不同，反射回来的图案会发生变形。3D 相机通过捕捉这种变形的图案，能够获取物体的三维形貌信息。对于焊点检测来说，这种成像方式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，DaoAI 3D 机器人视觉运用 6D 位姿估计算法，精确确定焊点在空间中的位置和姿态。该算法能够对焊点的三维信息进行深入分析，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。与传统的二维检测方法相比，三维信息更加丰富，能够避免因焊点表面反光、阴影等因素导致的误判。例如，在二维图像中，焊点表面的反光可能会掩盖某些缺陷，但在三维信息中，这些缺陷会清晰地显示出来。因此，DaoAI 3D 机器人视觉技术在焊点检测中具有更高的准确性和可靠性。

典型应用场景

• 虚焊检测：虚焊是指焊点与焊件之间没有完全融合，存在接触不良的情况。DaoAI 3D 机器人视觉通过获取焊点的三维形貌信息，能够检测出焊点的高度、形状等特征是否符合标准。如果焊点的高度过低或形状不规则，可能存在虚焊的问题。检测难点在于虚焊的特征可能比较细微，需要高精度的检测设备和算法才能准确识别。
• 漏焊检测：漏焊是指在焊接过程中，部分焊点没有被焊接到。DaoAI 3D 机器人视觉可以通过检测焊点的位置和数量来判断是否存在漏焊。检测难点在于需要准确识别每个焊点的位置，并且要区分正常焊点和漏焊位置。
• 焊瘤检测：焊瘤是指焊接过程中，焊缝金属流淌到焊缝以外未熔化的母材上所形成的金属瘤。DaoAI 3D 机器人视觉通过分析焊点的三维形状，能够检测出是否存在焊瘤。检测难点在于焊瘤的形状和大小可能各不相同，需要算法能够适应不同的情况进行准确判断。
• 焊点尺寸检测：焊点的尺寸对于电池模组的性能也有重要影响。DaoAI 3D 机器人视觉可以精确测量焊点的直径、高度等尺寸参数，判断其是否在规定的范围内。检测难点在于需要高精度的测量设备和算法，以确保测量结果的准确性。

落地案例

某头部新能源电池制造商在其电池模组生产线上应用了微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉技术。该制造商拥有大规模的生产线，生产多种规格的新能源电池模组。在上线过程中，微链道爱技术团队与制造商的工程师紧密合作，对生产线的实际情况进行了详细的调研和分析。首先，对 3D 相机进行了合理的安装和调试，确保其能够准确获取焊点的三维信息。然后，对 6D 位姿估计算法和 AI AOI 软件系统进行了优化和配置，使其能够适应制造商的生产需求。经过一段时间的测试和优化，该系统正式上线运行。

DaoAI 3D 机器人视觉技术的应用，显著提升了新能源电池模组焊点检测的精度和效率。

上线前，该制造商使用传统的检测方法，漏检率高达 3%，误报率达 25%，换型时间需要 30min。上线后，焊点的检出率提高到了 99.2%，漏检率降低至 <0.8%，误报率降低了 -60%，换型时间从 30min 缩短至 5min。这些数据表明，DaoAI 3D 机器人视觉技术的应用，显著提升了检测精度和生产效率，有效降低了生产成本和产品风险。

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。

本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。