「實例」說話丨10年深度合作康耐視AI助利元亨重構(gòu)電池安全體系

電動汽車電池制造中，0.2mm的組件錯位即可導(dǎo)致性能衰減甚至短路，而傳統(tǒng)機器視覺難以區(qū)分可接受異常與致命缺陷。如何在高成本、高風(fēng)險的制造環(huán)節(jié)實現(xiàn)“零容忍”質(zhì)量管控？廣東利元亨智能裝備股份有限公司（以下簡稱“利元亨”）與康耐視的深度合作，為電動汽車電池行業(yè)提供了一條AI賦能的破局路徑。

客戶

利元亨

利元亨成立于2014年，是全球第一梯隊的新能源裝備頭部企業(yè)，主要從事智能裝備的研發(fā)、生產(chǎn)及銷售，為新能源（鋰電、光伏、氫能、汽車部品、智慧物流）行業(yè)的頭部企業(yè)提供數(shù)智整廠解決方案。

挑戰(zhàn)

電池制造中的復(fù)雜缺陷檢測

與可追溯性問題

總體來看，電動汽車電池生產(chǎn)需通過檢測將缺陷降至最低，具體存在三大挑戰(zhàn)：

· 傳統(tǒng)外觀檢測算法兼容性不足：面對缺陷對比度低、形態(tài)多樣的場景，傳統(tǒng)算法難以有效識別。

· 疊片機極片邊緣定位精度低：隔膜等材質(zhì)在低對比度、背景混淆的工況下，找邊成功率難以滿足高精度生產(chǎn)需求。

· 激光焊接缺陷檢測效率待提升：焊后檢測需精準(zhǔn)定位焊點、焊縫位置，常規(guī)定位算法容錯率和兼容性不足，影響缺陷檢出率。

解決方案

基于AI的康耐視機器視覺解決方案

康耐視工業(yè)相機.png

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，利元亨引入康耐視基于AI的機器視覺檢測方案，通過多種智能化檢測工具系統(tǒng)性解決生產(chǎn)檢測難題：

· AI驅(qū)動缺陷檢測：利用VisionPro Deep Learning軟件平臺，通過少量缺陷圖片快速部署深度學(xué)習(xí)模型，兼容復(fù)雜缺陷場景。

· 高精度邊緣定位：EL SmartLine（智能找邊工具）適應(yīng)低對比度、透明材質(zhì)等復(fù)雜工況，提升極片邊緣抓取準(zhǔn)確率，保障疊片精度。

· 缺陷分類與定位優(yōu)化：EL Classify（缺陷分類工具）實現(xiàn)極片缺陷、極耳翻折等分類檢測；PatMax（高精度定位工具）憑借高容錯率和兼容性，提升上料下料成功率。

· 3D檢測技術(shù)融合：結(jié)合康耐視定位工具與自研3D算法，精準(zhǔn)定位焊點位置，提升激光焊接缺陷檢出率。

· 可追溯掃碼系統(tǒng)：DataMan系列讀碼器搭配多色照明、高速液體鏡頭及內(nèi)置AI算法，提高代碼掃描準(zhǔn)確性，實現(xiàn)全流程質(zhì)量追溯。

效果

顯著提高電池質(zhì)量和生產(chǎn)效率

通過應(yīng)用康耐視AI技術(shù)解決方案，利元亨構(gòu)建起了全流程智能檢測體系，電池堆疊對齊精度達(dá)99%，部分應(yīng)用部署時間縮短30%，實現(xiàn)生產(chǎn)檢測全流程優(yōu)化：

· 提升電池性能：更精確的電池板堆垛提升了電動汽車電池的能量密度與一致性。

· 縮短部署周期：某些應(yīng)用中的部署時間縮短30%以上。

· 強化可追溯性：多色照明和高速液體鏡頭等功能提高代碼讀取準(zhǔn)確性，全流程質(zhì)量追溯更可靠。

· 降低漏檢風(fēng)險：AI視覺技術(shù)替代人工檢測，有效杜絕瑕疵產(chǎn)品流入市場。

目前，利元亨正在實驗室評估測試康耐視新產(chǎn)品，包括Trevista CI Dome搭配VisionPro Deep Learning的檢測方案，以及內(nèi)嵌AI的In-Sight L38 3D視覺系統(tǒng)。這些革新性技術(shù)，即將為電動汽車電池制造重新定義精度與效率邊界。

In-Sight L38 3D視覺系統(tǒng).png