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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