阿丘助力攻克动力电池复杂瑕疵检测难题收藏

由于动力电池工艺流程复杂、安全性以及质量一致性要求高，产能和质量控制成为这一行业的重要关注点基于AI的解决方案，正是帮助动力电池行业提升品质和良率的重要突破点基于在动力电池行业多年来的工艺沉淀，阿丘科技针对该行业常见复杂检测场景推出标准化AI解决方案，有效帮助电池厂商实现品质管控和良率提升。

方壳电芯AI外观检测 结合方壳电芯缺陷特征，采用独特的FlexOPT成像方案和柔性机构模组，配合专有优化的AI算法模组，即可实现蓝膜破损、膜下异物、气泡、褶皱、划痕等缺陷360 度无死角检出方案亮点：准确区分膜下异物和气泡；棱边与R角无死角检测；2.5D重建替换3D相机。

电池极片瑕疵AI检测 采用多分时频闪光学方案，配合工艺沉淀的AI检测算法模组、多线程计算和图像分割双并行处理方式，达到高速处理要求能够精准识别并分类不同缺陷，如金属异物与非金属异物、白点、气泡、暗斑、脱碳、划痕、漏金属、破损等。

方案亮点：多种瑕疵精确分类，智能AI识别，工艺闭环；分时成像，一次扫描检测多种缺陷；高速处理，支持120m/min速度。

密封钉焊后瑕疵AI检测 利用AI技术和FlexOPT成像，结合多角度多分区成像原理，对针孔等细小缺陷的检测能力强，并可实现带高度信息的缺陷全检出能够精准识别针孔、裂纹、爆点、凹坑、台阶、发黑、焊灰、未焊、焊渣等缺陷。

方案亮点：可检测裂纹和针孔；无需3D相机，2.5D检测功能全覆盖；无运动模组，稳定可靠，低维护成本。

顶盖结构件AI外观全检 利用工艺深度优化的AI算法，采用标准化的设计理念，每个工位均采用模块化设计，可根据实际需要选配对应的模组，灵活度高、适应性强，同时操作简单，切拉换型迅速，能够精准识别铝丝、防爆阀缺陷、焊道、极柱、注液孔等区位缺陷。

方案亮点：可实现顶盖外观全检；快速切拉换型能力，<2小时；标准化、模块化设计，适配不同型号产品。

阿丘科技，源自清华大学人工智能实验室，自成立以来，专注于将领先的人工智能、机器视觉、大数据等技术应用于工业，解决复杂的工业检测问题目前已在动力电池领域突破多个行业级难题，获得 头部动力电池标杆客户的认可，复杂缺陷场景落地经验和标杆客户服务经验丰富。

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