电池是电动汽车（EV）、储能系统（ESS）等高价值行业至关重要的上游产业，其产品性能和安全性备受关注。这是因为消费者通常会将电池的性能与使用该电池的产品性能联系起来，即使是细微的质量下降，也可能引发严重的火灾事故，对人们的安全构成威胁。鉴于对性能和安全性的高度重视，在电池制造过程中进行缺陷检测至关重要。电池的生产需经过多个步骤和复杂的流程，在这些阶段中出现的微小缺陷，都可能对最终产品的性能和安全产生严重影响。
电池制造过程主要包括四个阶段：电极制造、电芯组装、化成以及模组封装。每个主要阶段又进一步细分为若干子工序。根据形状，电池可分为圆柱形、软包和方形三种类型，它们在生产过程中的组装方式有所不同。
（1）电极制造：这是制造电池核心部件——正负极电极的过程，包括搅拌、涂布、辊压、分切和冲切等工序。
（2）电芯组装：此为电池成型的过程。圆柱形电池是将正极、负极和隔膜像卷纸一样卷绕成“果冻卷”结构，然后放入电池壳中。而软包或方形电池则是将材料堆叠后放入电池外壳。
（3）化成：这是激活电能并验证电池稳定性的过程，通过反复的老化以及充放电循环来实现。
（4）模组封装：将制造好的电芯进行模块化处理，并装入电池包的过程。
由于电池生产工序繁多且复杂，如果在生产过程中不能对缺陷进行有效检测，必然会导致一系列问题。因此，在每个工序前对零部件进行质量检查、在工序中对半成品进行检查以及在工序完成后对成品进行检查是非常必要的。
电池质量检测对于确保最终生产出的电池的性能和安全性起着关键作用，通过提前发现并解决缺陷问题，还能提高整个生产过程的良品率。因此，电池行业的领先企业长期以来一直采用基于规则或基于深度学习算法的自动化视觉检测技术。然而，受各种环境和技术限制，视觉检测在速度和性能方面存在一定的局限性。所以，企业需要基于人工智能的视觉检测解决方案，以最大程度地减少漏检缺陷的情况。
案例二：方形电池排气阀焊接检测方形电池排气阀焊接检测：用深度学习检测系统取代了方形电池排气阀焊接区域基于规则的检测系统，检测出难以识别的图案和非典型缺陷，并能一步快速完成复杂检测。
现场情况
排气阀在方形电池中的重要性
在方形电池中，排气阀是至关重要的安全部件，有助于防止安全事故发生。排气阀位于电池顶盖，当电池内部压力异常升高时，排气阀会打开释放气体。
排气阀通常在电池组装过程的最后阶段进行焊接，焊接不当会导致如焊接不完全等缺陷。
焊接缺陷的具体风险包括：
（1）性能失效：热冲击引发裂缝、内部腐蚀，缩短电池寿命；
（2）安全隐患：气体泄漏、误开启，甚至因无法排气导致爆炸；
（3）污染风险：水分/污染物侵入，损坏电极并可能引发火灾。
具体现场情况——某方形电池制造商（B公司）
方形电池制造商B公司认识到排气阀焊接检测的重要性，希望在组装过程完成后，为排气阀焊接实施自动化视觉检测。他们考虑采用的检测方案是将基于规则的算法与3D扫描仪相结合，具体如下：
（1）安装在生产线上的3D扫描仪会测量焊缝的高度和颜色，并将数据传输到软件中。
（2）软件应用基于规则的算法来判断焊缝是否存在缺陷：
a. 如果焊缝高度低于特定值；
b. 或者焊缝的部分区域颜色与周围区域不同，就会被标记为有缺陷。
（3）被标记为有缺陷的电池会从生产线上移除，只有确认无缺陷的电池才会进入下一道工序。
方形电池排气阀焊接检测存在的问题无法识别焊接区域
排气阀焊接区域周围呈现出复杂的褶皱状线性图案。基于规则的算法难以将这些图案与实际的焊接边界区分开来，导致识别准确率大幅波动。因此，有时根本无法识别出焊接区域，更谈不上对其进行合格与否的评估了。
无法检测焊接边界处的不规则缺陷
焊接缺陷通常表现为焊接边界处不规则、无规律的瑕疵。基于规则的算法难以有效识别这些差异，导致频繁出现漏检和误检的情况。
最终，事实证明基于规则的系统不可靠，于是被弃用。因此，B公司开始寻找一种能够准确检测不规则缺陷的新型视觉检测解决方案。
解决方案B公司利用友思特Neuro-T自动深度学习平台开发了一个集成模型，该模型能够一步完成复杂的检测任务，并将其应用到了生产线。
用于排气阀焊接区域检测的目标检测模型
虽然焊接缺陷非常微小，但检测设备拍摄的图像覆盖了方形电池的整个顶盖。为了提高检测精度，首先应用目标检测模型作为感兴趣区域（ROI）识别方法，起动态ROI的作用，仅识别排气阀上的焊接区域，将检测范围限定在这一特定区域。
用于评估焊接区域合格与否的分类模型
分类模型用于评估所检测到的排气阀焊接区域是否完全均匀。该模型能够最大限度地减少漏检情况，即使是不规则的缺陷也能高精度地检测出来，从而实现稳定的质量管理。
集成模型的现场应用
为了实现焊接区域检测和合格与否评估的同步进行，将目标检测模型和分类模型，使用Neuro-T流程图功能，链接而成的集成模型提取为单一模型，并部署到了生产线上。这简化了模型加载过程，提高了检测速度。
成果与效益通过从之前基于规则的检测系统过渡到友思特Neuro-T的深度学习视觉检测系统，B公司成功实现了排气阀检测过程的自动化，提高了检测的准确性和效率。基于规则的系统检测准确率约为95%，而采用新系统后，检测准确率提高到了99.7%，有效避免了缺陷产品流出。
此外，通过Neuro-T流程图功能，使用能够一步完成复杂检测的集成模型，单个产品的检测时间缩短至1.5秒以内，便于顺利进行在线检测。该模型已可靠地部署在生产线上，使公司能够始终保持较高的电池生产良品率。
该案例证明，对于复杂图案、非典型缺陷的检测场景，友思特Neuro-T的深度学习视觉检测系统能通过‘动态区域聚焦 + 多模型集成’的方案，同时解决准确性与效率问题，为动力电池等高精度制造领域的视觉检测升级提供了可复用的技术路径。
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Neuro-T：零代码自动深度学习训练平台
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