?項目背景

隨著新能源汽車市場的蓬勃發展，方殼電池因其較高的能量密度和相對簡單的結構，在國內動力電池市場占據了重要地位。方殼電池的殼體材料通常為鋁合金或不銹鋼等金屬材料。隨著技術的進步和市場需求的變化，鋁殼逐漸成為方形鋰電池外殼的主流材料。

方殼電池在制造過程中可能受到多種因素的影響，導致電池表面出現劃痕、凹陷、臟污、變形等缺陷。這些缺陷不僅會影響電池的性能和壽命，還可能引發安全事故。

因此，對方殼電池進行外觀檢測，防止外觀不良工件流入下道工序，是保障電池質量、提升生產效率和預防安全事故的關鍵環節。

?項目難點

1、復雜表面的成像難題：方殼電池外殼存在高亮、高反光、凹凸不平等復雜表面特性，這些特性會影響成像質量，導致許多缺陷特征不明顯，增加檢測難度,傳統2D視覺檢測方案過殺率和漏檢率較高。

2、多樣性缺陷種類：缺陷種類多，包括劃痕、凹陷、凸起、臟污等微小缺陷，且部分缺陷樣本難以收集。

3、多尺寸多型號的兼容性：市場上存在多種尺寸和型號的方殼電池，檢測需要具備良好的兼容性和靈活性，以適應不同產品的檢測需求。

4、檢測精度與速度的平衡：方殼電池的檢測需要同時滿足高精度和高速度的要求，這對檢測性能提出了極高的挑戰。

基于在動力電池行業多年來的工藝沉淀，華漢偉業針對該復雜檢測場景推出2.5D+3D+AI解決方案，有效幫助電池廠商實現品質管控和良率提升。

?項目亮點

為避免藍膜、防爆閥表面金屬等高反光、鏡面材質的影響，華漢偉業在基于灰度圖像引導的高度象征技術，做多尺寸特征融合，重構三維圖像，能夠對不同位置、光照與復雜環境呈現出更好的適應性，清晰還原圖像。重點利用HyperShape 3D視覺軟件圖像的表面質量分析和點云的形位公差測量，對物體表面形貌、紋理邊緣進行精準提取，如保護片的翹起，極柱表面的臟污，藍膜上的凹坑凸點、纖維劃痕、針孔、小氣泡等，實現了細微缺陷的精準檢測。

在方殼電池六面檢的解決方案中，華漢偉業使用線掃分時頻閃，一次掃描可獲得多個不同的光學成像效果，提高了兼容性，獲得最佳的成像效果， 并結合iSense深度學習算法功能，對采集到的圖像進行數據分析和處理，自動識別和分類不同的缺陷類型，持續學習產品缺陷形態，減少人工干預和誤判，實現漏判率為0。

華漢偉業通過綜合運用多種視覺技術，實現了圖像級特征融合，提高了檢測的精準度和覆蓋率。特別是對于微小和低對比度缺陷，能夠進行精準檢測。超快掃描速率和超高精度相結合，大幅提升了檢測效率，降低了生產成本，同時保證了檢測結果的準確性和可靠性。

（外觀檢測示意圖）

（側面2.5D檢測示意圖）

（大面3D檢測示意圖）

?項目總結

華漢偉業通過綜合運用2.5D+3D+AI技術，實現了對高反光材質和微小缺陷的精準檢測，同時保證了檢測的高效性和穩定性。這不僅提升了電池生產的整體品質和安全性，還助力企業實現了降本提質的目標。

華漢偉業柔性化定制解決方案，滿足多樣化的生產要求。目前已在動力電池領域突破多個行業級難題，覆蓋從電芯到模組，電芯頂蓋焊接檢測、電芯外觀檢測、模組焊接和PACK組裝等多個工藝環節，為鋰電行業客戶打造動力電池視覺整體解決方案，復雜缺陷場景落地經驗和標桿客戶服務經驗豐富。

未來，華漢偉業將繼續專“精”于自己的領域，以創新為驅動，搭載3D+AI技術的機器視覺切入更多應用場景，以更加強大、齊備的功能和更高的性價比，成為3D+AI視覺交付專家。