锂电池极耳焊印位置&外观缺陷检测收藏

面向动力电池大规模制造时代，新工艺、新技术的“战火”，已经从核心工序设备延伸到关键部件帮助动力电池企业提高产品品质、降低缺陷率、提升制造效率，不仅是行业共同面临的挑战，也是后来者实现弯道超车的机遇面向TWh时代，锂电制造体系内外“暗流涌动”，产业链内部的大需求、快节奏与外部大环境的不确定性相互拉锯。

在锂电池生产的各个环节中，机器视觉凭借精确高、速度快、可靠性强、信息集成等优点为锂电池的产品质量保驾护航华汉伟业作为锂电池视觉检测系统优质提供商，在锂电池行业沉淀着丰富的实战经验和行业视觉系统开发经验，能够快、准、稳地赋能动力锂电行业产线智能化升级转型，做好品质管控，降低人工成本。

电芯是锂电池的核心部分，锂电池芯的结构分为正负电极片、膜片、电极耳、包装膜和电解液五部分电池极耳是锂离子电池中的一种重要组件，极耳是锂电池中正极和负极的接口，连接电池芯片和外部电路，起到导电、固定芯片和防止短路的作用。

在电池制造和使用过程中，需要严格控制极耳的质量和设计，以确保电池的安全性、稳定性和性能目前主要是依靠人工经验肉眼检测判断，视觉应用难点在于极耳焊接环节存在许多金属碎屑，可能出现于电池表面的任意位置，同时，金属碎屑颜色与极片料区背景色十分接近，极耳区域出现的翻折存在任意形状、多种尺度，表面反光等不良情况，导致翻折特征提取困难。

传统检测算法的底层逻辑在于，在指定区域找亮度、颜色差异，并据此来判断异物的大小或形状等。显然传统算法无法解决检测痛点，无法满足该领域的检测需求。

华汉伟业通过使用深度学习检测技术，并结合自研AI算法，不断深入了解极耳各个工序检测难点，对极耳细微或复杂的缺陷进行精准分类和判断，有针对性地推出整套视觉解决方案，覆盖极耳焊接、划伤、翻折、撕裂等多工序，全方位破解极耳缺陷检测难题。

华汉伟业采用多角度成像，使得极耳翻折在不同角度光源中总能在某种打光中清晰成像，无过曝或欠曝，保证缺陷的准确识别同时iSense AI智能检测系统通过使用一定量的缺陷样本训练，生成AI模型一方面，基于小样本深度学习的检测框架，能将缺陷样本数量降至个位数，解决过去收集缺陷样本难、标注成本高等难题，提高检测精度和鲁棒性。

另一方面，引入自适应迁移学习技术，缩短AI模型训练周期，一键迁移相近尺寸、相似工艺的极耳缺陷检测，而针对不同尺寸的极耳检测，只需在迁移后，补充少量训练数据，微调AI模型，实现检测精度≤0.2mm，过杀率≤0.5%，实现对极耳检测的零漏报。

华汉伟业锂电行业整体解决方案，凭借着应用领域广、方案灵活、部署效益更高的优势，现已成功应用于锂电生产各个工艺环节，助力企业提升锂电池生产的一致性、良品率和安全性在其实际生产应用中，能够对不同位置、光照与复杂环境呈现出更好的适应性，具有较高的细微辨识度，以及提高检测率和正确率能力。

面对锂电行业的新变化、新需求，华汉伟业将以扎实的技术实力深入挖掘锂电机器视觉领域客户需求，以创新的产品和解决方案助力客户实现零投诉目标，助力锂电制造柔性升级，创造更高价值。

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