极片，即在微米尺度上搭建一条锂离子充放电的“高速公路”，有锂电池“能量心脏”之称，其质量直接关系电池安全与性能。随着高能量密度电池和零缺陷需求的升级，行业正面临着工艺和质量管控的双重挑战。传统检测方法虽然能发现缺陷，但因“分不准”易造成误判，导致工艺优化滞后和成本损耗加剧。

针对这一痛点，我们自主研发推出VisionPilotAI多动态AI缺陷分类系统，用于极片生产全工艺段（数据-工艺-材料）严格的质量检测和管理。该系统以多动态AI技术为核心，通过融合动态成像、小样本对比学习与轻量化边缘计算，实现缺陷精准分类、高速产线兼顾速度与精度、行业标准统一，从而在40ms内进行单帧分类将检测精度提升至99.5%，良率提升5%，推动锂电制造向零缺陷智造时代迈进。

为什么“分对类”比“找得到”更难更关键？

在锂电池极片检测中，“发现缺陷”仅是第一步，精准分类缺陷类型才是质量管控的终极挑战，这一过程主要影响三个方面：

01安全红线：分类错误 = 风险失控

高风险缺陷（如金属异物、毛刺），将直接导致短路，需100%拦截；中风险缺陷（如局部），会影响容量一致性，可部分返修；低风险缺陷（如轻微划痕）仅影响外观，可放行。

将“致命缺陷”误判为“一般缺陷”，可能导致热失控电池流入市场，威胁终端安全。

行业数据显示，分类误判引发的安全事故占比超65%。

极片缺陷示意图

02工艺优化：错分=资源浪费

缺陷类型不同，工艺调整或南辕北辙：例如，涂层裂纹需优化干燥参数，金属异物需追溯浆料或环境洁净度问题。

批量错误分类，或严重误导改进路径：例如，若将“涂布不均”（工艺问题）误标为“原材料杂质”（供应商问题），将误导工艺调整方向，浪费资源超百万级别。

成本黑洞：过度分类=利润流失

误杀良品：将“非缺陷”（如反光纹理）归类为缺陷，导致3%-5%的无辜极片被错误剔除。

漏检隐患：将“高风险缺陷”归类为低风险，后续返修成本飙升8-10倍。

现有技术为何“分不准”？

当前主流方案虽能实现缺陷检测和分类的功能，但分类精度不足，核心瓶颈在于看不清、学不会、跟不上、没标准：

“看不清”：传统光学方案难以区分外观相似缺陷（如气泡 vs 涂层脱落），依赖人工复检。

“学不会”：传统算法判定条件较单一，开源AI难兼容专业场景，混合型缺陷误判率超20%。

“跟不上”：高速产线（>80m/min）下，动态干扰导致模型精度下降30%以上。

“没标准”：厂商缺陷定义模糊，缺乏统一数据库，制约技术迭代。

技术突破：多动态AI如何攻克行业痛点？

难题一：“长得像”的缺陷如何区分？

解决方案：

多动态成像融合：提升相似缺陷之间对比度差异，构建缺陷“指纹库”。

AI复判系统：分类准确率提升至99.5%，误判剔除成本降80%。

解决方案：小样本对比学习：仅需少量标注数据，即可识别复杂缺陷，像经验丰富的质检员一样“举一反三”。

分层解耦算法模型：拆分混合缺陷特征，训练AI区分极细微差异，分类准确率从72%跃至98%。
难题三：高速产线兼顾速度与精度？

解决方案：

轻量化边缘计算：40ms完成单帧分类，支持150m/min超高速产线。

动态自适应算法：根据线速自动调节检测参数，高速场景下精度波动率<2%。
难题四：如何统一行业标准？

解决方案：开放缺陷数据库：覆盖10万+标注样本，推动检测标准统一。云端迭代服务：实时更新数据库，适配工艺变化。

凌云光云边端一体化解决方案

未来，凌云光将持续深耕AI与量子光谱技术融合，以更完善的锂电生产全工艺段质量检测与管理解决方案，推动行业向“零缺陷误判”迈进，为全球电池制造提供更智能、更可靠的品质守护！