AI机器视觉赋能电池缺陷检测，深眸科技助力新能源行业规模化发展

新产业周期下，新能源行业风口已至，现代社会对于新能源电池产品需求量加大，对产品的质量安全也更加重视。当前，传统的检测方法已经不能满足新能源电池行业的发展，越来越多的厂商开始应用创新机器视觉技术与产品于生产环节，着重提升电池的出厂质量。

为更快、更好地助力新能源厂商提升电池品质，深眸科技创新研发的AI视觉检测系统，建立以深度学习为主的差异化优势，持续赋能电池外观自动化缺陷检测，实现企业更高质、高效生产，助力新能源行业规模化发展。

检测难度较高 视觉技术亟需升级

随着新能源行业的爆发式增长，新能源电池等相关企业加速扩产。但近几年来，新能源电池安全问题频发，越来越多的人逐渐重视电池的质量问题，相关厂家也加大了对其的缺陷检测力度，确保产品出厂的合格率。

检测难点

铅酸电池：缺少统一的行业标准，缺陷界限模糊，没有明确的数据确定是否为不良品，导致漏检、错检的情况时有发生。同时在生产过程中，还会不断产生新的缺陷，涉及到虚焊、脱焊、极群装反、极柱变形、汇流排折弯、极耳数量多等。

锂电池：锂电池的缺陷类型复杂多样，位置随机，而且一些细微瑕疵与背景颜色差异微乎其微，难以精确提取缺陷特征，其缺陷类型包括封装不良、破损、短路、腐蚀、电池芯内部含水量超标等。

这些缺陷存在严重影响新能源电池的质量与产品稳定性，严重甚至会造成爆炸的风险。

综上所述，依靠传统人工目测的检查方式，存在较高的误检、漏检风险。而AI视觉检测系统的出现，不仅大幅提升检测的精度、速度以及准确度，还能适应在危险环境下的使用。同时，随着新能源电池工艺的复杂化、原材料的加速迭代，对于机器视觉的要求也在逐渐提高，也为机器视觉厂家如何满足新能源电池行业的市场需求、加速适应新变化提出挑战，助推机器视觉技术的持续升级。

在整个新能源电池的生产过程中，虽然外观缺陷检测只占其生产的一小部分，但却是保证产品合格率的关键步骤，在整个生产过程中都起着至关重要的作用。且随着3D视觉、AI算法等机器视觉相关技术的持续升级，AI视觉检测系统的性能优势进一步加大，充分实现对新能源电池缺陷的高效检出。

企业加速布局 新能源行业蓄势待发

随着中国工业自动化技术水平的提高和经济飞速发展，机器视觉行业迎来发展新机遇，尤其是近年来智能制造浪潮的兴起，以及制造业自动化、智能化的转型升级，为机器视觉行业的快速发展创造了绝佳机会。深眸科技深谙机遇与挑战并存之理，多年来通过相关行业案例的积累与沉淀，深度分析新能源电池行业客户的实际需求，并在该领域持续发力。

在电池缺陷检测项目中，深眸科技坚持技术创新与产品迭代，以一站式AI视觉解决方案，精准解决新能源电池生产痛点，保证电池外观缺陷的检出，具有较强的技术优势，包括通过结合深度学习技术，能够灵活应对不同检测场景的需求；通过融合人工智能分类识别模块，有效提高缺陷检测效果；通过全幅面实时动态视频监控，实现监控和检测并行工作；通过标准嵌入式工业设计、标准进口硬件单元，方便随时升级和扩展。

除技术优势外，深眸科技还与英特尔开展了深层次的合作，其重心就是通过搭配英特尔OpenVINO工具套件，实现深度学习模型在CPU平台上的快速部署，加快解决方案的开发，并提供更高效的CPU推理性能，充分释放其AI算力潜能。

目前，深眸科技全新的AI视觉检测方案已经实现了非常出色的检测效果，不仅能够精准实现对电池外观缺陷的识别，检测精度超过98%，还能快速剔除不良品，将出厂产品合格率达到99%，实现0.01%以下的漏检率。

随着新能源产业的进一步升级，相关新能源电池厂商对于机器视觉的需求日益明确。未来，随着AI算法的进一步升级，深眸科技将持续增强面对新能源电池新工艺时的应对能力，并进一步开发AI视觉检测系统，以先进的技术和解决方案，实现在更多行业场景的落地及规模化应用。

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