阿丘助力攻克动力电池复杂瑕疵检测难题
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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方案亮点
可实现顶盖外观全检
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