新能源行业中，顶盖焊接是方形动力锂电池封口焊接过程中的重要一环，关系到锂电池能否安全稳定工作，相关焊接质量问题不容小觑。受到激光功率、保护气体以及产品材质等因素影响，焊接过程中极易发生爆点、焊坑、孔洞、断焊、漏焊、翻边等缺陷，严重的焊接缺陷会造成漏液、短路等安全事故。
大族视觉以柔性的综合集成视觉方案解决顶盖焊接检测的痛点难点，高效分析捕捉爆点、焊坑、孔洞、断焊、漏焊等问题，避免电解液渗漏、接触不良或其他焊接不良引发的质量问题。
检测项目
电芯顶盖焊缝外观缺陷检测
项目难点
检测速度快，节拍要求高，高反光材料，影响成像的稳定性。
解决方案
2D检测算法、3D检测算法与AI深度学习相结合
通过三维图像的高度信息获取图像，采用结构光技术静态拍摄，避免机械移动所引入的误差，精准定位缺陷位置；基于3D点云图像呈现的不同类型缺陷形态，通过2D图像算法及AI深度学习，对获得的缺陷数据进行复判。
现场工艺
两个3D相机一起扫描两个长边，另外两个3D相机一起扫描短边
检测步骤
1.Blob分析，提取棱边表面高度信息突变的区域
2.异常区域，沿棱边方向依次用横截面工具检测
3.截取横切线，检测碰伤深度是否NG
检测结果
识别并挑出爆点、凹坑、翻边，检测精度≤0.2mm；断焊、漏焊；检测精度≤1mm；
顶盖凸起，检测精度＜0.5mm
扫描速度250mm/s，检测时间4.5s，误判率≤1%，检测良率≥99.5%
3D和AI技术深度融合，将焊后的缺陷明显区别出来，精确度高，灵活性强，识别稳定
爆点
凹陷
断焊&漏焊
毛刺凸起
大族视觉拥有自研底层算法平台，可根据项目实际需求定制柔性化解决方案，为客户打造自动化、数字化、智能化生产线，满足项目速度和精度的要求，助力锂电企业精准品控。
大族视觉自成立以来深耕机器视觉应用，全力开发的HV系列视觉软件系统架构完善、功能齐全，拥有数百个视觉算法工具，具有简单、高效、柔性化等多个显著优势，2D/3D/AI全方位综合集成的机器视觉系统解决方案，实现对工件进行视觉引导、二维码/条形码识别、字符识别、产品定位、缺陷检测及分类、多图像流图像协调处理等功能，目前在3C电子制造、新能源、半导体、食药包装等行业均有落地案例。
