动力电池 AI 视觉检测
减少误报复判，守住装配关键点。
Apexera 面向动力电池电芯、模组与 PACK 的可见外观、装配防错和标识核验，通过计算盒、视觉板卡或独立检测工位接入生产流程。
针对人工补检多、型号切换频繁的工位配置 AI 检查，将异常定位到具体部位，减少重复目检，让检验结果与产品身份对应留存。
电芯
外观与标识检查
模组
装配有无与防错
PACK
总装复核与追溯
动力电池 AI 视觉检测
动力电池产线的质量检查挑战
反光表面、密集装配、多型号生产——每个工位都需要清晰成像、稳定判定与可追溯的检测结果。
/ 01
细微缺陷种类多，成像难
电芯壳体、极柱与连接片反光明显，纹理色差随批次波动。划伤、污染容易和正常工艺痕迹混淆，传统视觉误报高，复判工作量大。
/ 02
装配防错场景复杂，漏装错装风险高
绝缘片、连接片、线束、连接器点位分散，辅料细碎繁多。人工目检易发生漏检、装反，不良流入后段工序，拆解返工成本很高。
/ 03
多型号切换共线生产
电芯规格、模组排布、PACK 结构频繁变更，检查区域、判定标准需要同步调整，反复配置调试占用工程人力与产线节拍。
/ 04
检测速率与稳定性要求高
动力电池安全管控严苛，检测需要规避漏检、误判；产线节拍快，对算法持续稳定运行的鲁棒性、可靠性要求高。
减少误报，简化配置，扩展检测。
区分正常表面差异，适配新产品检查，并在兼容设备上增加检测项目。
痛点：反光与表面差异触发误报，增加人工复判工作。
↓
AI 异常检测
结合适配的光源和正常生产样本，定义可接受的外观差异，并依据约定的剔除标准验证目标缺陷。
<2%
误报率
痛点：新型号需要重新配置检测，缺陷样本的收集与标注拖慢导入。
↓
少样本模型适配
仅需少量标注样本，即可将预训练模型适配到当前检测任务，大幅减少新品落地时的样本采集与标注成本。
5–20
训练图片
痛点：在现有工位增加检测项目，往往要额外增加硬件、布线，集成工作量大。
↓
多任务视觉检测
在 Apexera Vision 中配置多种检测任务，将多项检查组合在同一流程中，并复用兼容设备，减少硬件改动。
4+
可配置检测类型
围绕动力电池工位，配置所需检测项目
聚焦相机能够清晰观察的外观与装配部位，按工件、工序和验收要求组合检测内容。
PACK 装配检测
电芯表面检查
装配有无检查
字符与批号核验
连接器装配复核
可见焊缝外观
异物与污染检查
部件方向与位置
胶路与绝缘辅料
防错
关键部件装配复核
核查部件有无、方向与位置，拦截漏装、错装，防止不良流入下游工序。
换型
检测配置按型号管理
配方存档、一键调用，减少同系列产品复产时重复配置与调试工作量。
定位
异常部位直观呈现
异常直接定位至工件区域，留存图像供操作员复判，缩短人工排查耗时。
追溯
检测与产品身份关联
绑定序列号、批次、工位信息，存储检测与复判记录，支撑质量回溯。
从样本验证到产线部署，您可能关心这些问题
动力电池产线可以配置哪些视觉检查项目？
可配置电芯可见外观、连接片与绝缘辅料有无、装配方向、线束和连接器状态，以及可读型号、批号和序列号核验。检测项目需结合实际工件、视角与验收标准确定。
产线已经有相机、光源，是否可以直接复用？
可以。如果现有相机、光源、成像视野满足检测要求，可通过 Apexera Box / Card 接入原有硬件，不用拆除原有工位硬件；成像条件不足时，我们配套推荐适配的成像方案。
节拍紧张的高速产线，这套视觉方案能不能适配？
单帧检测节拍 0.3–1.5s，取决于 FOV 大小、同时检测特征数量；前期方案阶段同步评估相机、取图时机，匹配产线节拍来制定方案。
训练模型前必须准备大量不良样本吗？
不需要先收集大量不良样本。可使用覆盖正常工艺波动的良品图像建立基础模型，再用代表性缺陷样本验证和优化。上线前需完成目标缺陷与边界样本的验收。
检测数据能本地保存并关联产品追溯吗？
支持本地部署。检测图像、日志和工单信息可保存在客户控制的本地设备或服务器，按项目要求关联产品编号与批次，并对接质量追溯流程。
产线操作员自己可以维护配方、新增型号吗？需要专职算法人员吗？
日常复检、查看记录、调用已有配方，产线操作员经过简单培训即可操作；新增型号、修改检测规则、优化模型，由我方技术人员或经过培训的操作员维护，不需要专职算法团队。
导入这套视觉系统，是否需要停线改造？能不能单点分步上线？
可以。按工位定义检查清单，仅对指定部件或区域执行外观、装配和标识检查，可先部署单个关键工位，再逐步增加检测项目。
多型号混线生产，换型调试大概需要多久？
同系列产品，调用已验证的检测配方，换型调试通常 10–30 分钟；全新结构、差异大的工件，需要重新配置配方与标定，周期另行评估。