随着现代工业的快速发展，电子产品向着更薄，更轻的方向发展，也就决定了PCB 向着密度更高，精度更高，层数更多的方向发展。而软包电池极耳焊接到PCB板上的焊接质量直接影响到电子产品供电的稳定性。

目前焊接后的焊点缺陷检测主要借助人工方式，其检测结果受主观因素影响很大，检测效率和准确率较低。而一些基于传统视觉方案的系统由于本身的局限性，难以适应不同材料焊接的要求，因此需要更加智能的视觉检测技术。

视觉龙的“龙睿机器视觉2.0平台的旗舰型”在缺陷检测领域有着成熟的应用。该系统采用高像素工业相机和高清工业镜头组合，搭配AI专用GPU硬件加速模块的视觉控制器，通过传统2D视觉技术和超强的深度学习技术，可适应不同材质之间的焊点进行全方位的缺陷检测。

焊斑缺陷AI检测系统可以有效解决少焊点、穿孔、炸焊、虚焊、发黑等、极耳断裂、极耳褶皱等缺陷。检测系统误判率＜1.5%,漏报率为0。

反面偏移

反面少点

正面穿孔  

焊点发白

正面偏位

正面炸焊