电动汽车电池制造中，0.2mm的组件错位即可导致性能衰减甚至短路，而传统机器视觉难以区分可接受异常与致命缺陷。如何在高成本、高风险的制造环节实现“零容忍”质量管控？广东利元亨智能装备股份有限公司（以下简称“利元亨”）与康耐视的深度合作，为电动汽车电池行业提供了一条AI赋能的破局路径。
客户
利元亨
利元亨成立于2014年，是全球第一梯队的新能源装备头部企业，主要从事智能装备的研发、生产及销售，为新能源（锂电、光伏、氢能、汽车部品、智慧物流）行业的头部企业提供数智整厂解决方案。
挑战
电池制造中的复杂缺陷检测
与可追溯性问题
总体来看，电动汽车电池生产需通过检测将缺陷降至最低，具体存在三大挑战：
· 传统外观检测算法兼容性不足：面对缺陷对比度低、形态多样的场景，传统算法难以有效识别。
· 叠片机极片边缘定位精度低：隔膜等材质在低对比度、背景混淆的工况下，找边成功率难以满足高精度生产需求。
· 激光焊接缺陷检测效率待提升：焊后检测需精准定位焊点、焊缝位置，常规定位算法容错率和兼容性不足，影响缺陷检出率。
解决方案
基于AI的康耐视机器视觉解决方案
为应对上述挑战，利元亨引入康耐视基于AI的机器视觉检测方案，通过多种智能化检测工具系统性解决生产检测难题：
· AI驱动缺陷检测：利用VisionPro Deep Learning软件平台，通过少量缺陷图片快速部署深度学习模型，兼容复杂缺陷场景。
· 高精度边缘定位：EL SmartLine（智能找边工具）适应低对比度、透明材质等复杂工况，提升极片边缘抓取准确率，保障叠片精度。
· 缺陷分类与定位优化：EL Classify（缺陷分类工具）实现极片缺陷、极耳翻折等分类检测；PatMax（高精度定位工具）凭借高容错率和兼容性，提升上料下料成功率。
· 3D检测技术融合：结合康耐视定位工具与自研3D算法，精准定位焊点位置，提升激光焊接缺陷检出率。
· 可追溯扫码系统：DataMan系列读码器搭配多色照明、高速液体镜头及内置AI算法，提高代码扫描准确性，实现全流程质量追溯。
效果
显著提高电池质量和生产效率
通过应用康耐视AI技术解决方案，利元亨构建起了全流程智能检测体系，电池堆叠对齐精度达99%，部分应用部署时间缩短30%，实现生产检测全流程优化：
· 提升电池性能：更精确的电池板堆垛提升了电动汽车电池的能量密度与一致性。
· 缩短部署周期：某些应用中的部署时间缩短30%以上。
· 强化可追溯性：多色照明和高速液体镜头等功能提高代码读取准确性，全流程质量追溯更可靠。
· 降低漏检风险：AI视觉技术替代人工检测，有效杜绝瑕疵产品流入市场。
目前，利元亨正在实验室评估测试康耐视新产品，包括Trevista CI Dome搭配VisionPro Deep Learning的检测方案，以及内嵌AI的In-Sight L38 3D视觉系统。这些革新性技术，即将为电动汽车电池制造重新定义精度与效率边界。
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