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。