面向動力電池大規模制造時代，新工藝、新技術的“戰火”，已經從核心工序設備延伸到關鍵部件。幫助動力電池企業提高產品品質、降低缺陷率、提升制造效率，不僅是行業共同面臨的挑戰，也是后來者實現彎道超車的機遇。

面向TWh時代，鋰電制造體系內外“暗流涌動”，產業鏈內部的大需求、快節奏與外部大環境的不確定性相互拉鋸。在鋰電池生產的各個環節中，機器視覺憑借精確高、速度快、可靠性強、信息集成等優點為鋰電池的產品質量保駕護航。

華漢偉業作為鋰電池視覺檢測系統優質提供商，在鋰電池行業沉淀著豐富的實戰經驗和行業視覺系統開發經驗，能夠快、準、穩地賦能動力鋰電行業產線智能化升級轉型，做好品質管控，降低人工成本。

電芯是鋰電池的核心部分，鋰電池芯的結構分為正負電極片、膜片、電極耳、包裝膜和電解液五部分。電池極耳是鋰離子電池中的一種重要組件，極耳是鋰電池中正極和負極的接口，連接電池芯片和外部電路，起到導電、固定芯片和防止短路的作用。

在電池制造和使用過程中，需要嚴格控制極耳的質量和設計，以確保電池的安全性、穩定性和性能。

目前主要是依靠人工經驗肉眼檢測判斷，視覺應用難點在于極耳焊接環節存在許多金屬碎屑，可能出現于電池表面的任意位置，同時，金屬碎屑顏色與極片料區背景色十分接近，極耳區域出現的翻折存在任意形狀、多種尺度，表面反光等不良情況，導致翻折特征提取困難。

傳統檢測算法的底層邏輯在于，在指定區域找亮度、顏色差異，并據此來判斷異物的大小或形狀等。顯然傳統算法無法解決檢測痛點，無法滿足該領域的檢測需求。

華漢偉業通過使用深度學習檢測技術，并結合自研AI算法，不斷深入了解極耳各個工序檢測難點，對極耳細微或復雜的缺陷進行精準分類和判斷，有針對性地推出整套視覺解決方案，覆蓋極耳焊接、劃傷、翻折、撕裂等多工序，全方位破解極耳缺陷檢測難題。

華漢偉業采用多角度成像，使得極耳翻折在不同角度光源中總能在某種打光中清晰成像，無過曝或欠曝，保證缺陷的準確識別。

同時iSense AI智能檢測系統通過使用一定量的缺陷樣本訓練，生成AI模型。一方面，基于小樣本深度學習的檢測框架，能將缺陷樣本數量降至個位數，解決過去收集缺陷樣本難、標注成本高等難題，提高檢測精度和魯棒性。

另一方面，引入自適應遷移學習技術，縮短AI模型訓練周期，一鍵遷移相近尺寸、相似工藝的極耳缺陷檢測，而針對不同尺寸的極耳檢測，只需在遷移后，補充少量訓練數據，微調AI模型，實現檢測精度≤0.2mm，過殺率≤0.5%，實現對極耳檢測的零漏報。

華漢偉業鋰電行業整體解決方案，憑借著應用領域廣、方案靈活、部署效益更高的優勢，現已成功應用于鋰電生產各個工藝環節，助力企業提升鋰電池生產的一致性、良品率和安全性。在其實際生產應用中，能夠對不同位置、光照與復雜環境呈現出更好的適應性，具有較高的細微辨識度，以及提高檢測率和正確率能力。

面對鋰電行業的新變化、新需求，華漢偉業將以扎實的技術實力深入挖掘鋰電機器視覺領域客戶需求，以創新的產品和解決方案助力客戶實現零投訴目標，助力鋰電制造柔性升級，創造更高價值。

編輯：黃飛

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