稳格科技助力XX新能源：AI缺陷检测算法破解电池极片质检难题，良品率飙升至99.98%

一、行业背景：新能源电池产能爆发下的质检困局

在"双碳"目标驱动下，全球新能源电池产能进入爆发式增长期。据统计，2023年中国动力电池产量达750GWh，同比增长65%，但行业平均良品率仅维持在98.5%左右。以某头部企业为例，其年产能50GWh的工厂因极片毛刺、褶皱、露箔等缺陷导致的年损失超2.3亿元。传统人工目检+机器视觉的组合方案存在三大痛点：

1. 微米级缺陷漏检率高：人工复检仅能捕捉85%的可见缺陷，机器视觉对0.02mm以下的缺陷识别率不足70%

2. 产线适配性差：不同厂商设备采集的图像存在色彩偏移、畸变等问题，导致算法模型迁移成本高昂

3. 迭代周期长：新产线投产需重新采集数万张样本训练模型，平均耗时3-6个月

二、客户痛点：XX新能源的质检升级迫切需求

XX新能源作为全球TOP3动力电池供应商，其南京基地在2023年扩建至年产能40GWh后，面临严峻的质检挑战：

1、缺陷类型复杂：铜/铝箔极片存在毛刺、褶皱、露箔、暗斑等12类缺陷，部分缺陷与背景色差仅0.3ΔE

2、检测速度要求高：产线速度达120米/分钟，需在50ms内完成单张图像分析

3、数据安全敏感：作为国家级"专精特新"企业，其核心工艺数据需满足等保三级认证要求

三、稳格科技解决方案：全栈国产化AI质检系统

针对客户痛点，稳格科技部署了"端-边-云"协同的智能质检方案，核心创新点包括：

1. 硬件层：国产化AI加速卡+多光谱成像模组

①采用华为昇腾910B AI加速卡，提供256TOPS算力，较GPU方案能耗降低40%

②定制开发12通道多光谱成像系统，通过400-1000nm波段分析，使暗斑缺陷对比度提升300%

③搭载稳格自研的鸿蒙AIoT边缘计算盒子，实现图像预处理与特征提取的本地化部署

2. 算法层：三维缺陷重建+小样本学习技术

①动态阈值分割算法：基于ICA独立分量分析，实时分离极片纹理与缺陷特征，解决传统方法对光照敏感的问题

②迁移学习框架：通过预训练的ResNet-50模型迁移至新能源场景，仅需2000张样本即可完成新产线适配，较传统方法样本量减少90%

③缺陷三维重建：结合双目视觉与点云处理技术，对毛刺高度进行0.01mm级测量，满足ISO/TS 16949标准要求

3. 数据层：国产化安全体系构建

①部署统信UOS操作系统与达梦数据库，通过SM4国密算法实现数据传输加密

②建立缺陷样本库管理系统，支持3000类缺陷标签的自动化标注与版本管理

③开发可视化质检看板，实时监控产线良率、缺陷分布等12项核心指标

四、实施效果：从98.2%到99.98%的跨越式提升

项目上线6个月后，XX新能源南京基地实现显著效益：

1、质检效率提升：单张图像分析时间从120ms压缩至38ms，产线整体吞吐量提升210%

2、缺陷识别率突破：毛刺检测准确率达99.97%，暗斑识别率从72%提升至99.3%

3、成本大幅下降：减少质检人员120人，年节省人力成本1800万元；因缺陷导致的客户投诉下降87%

4、行业标杆效应：该解决方案入选工信部《2023年智能制造优秀场景案例》，并在集团内5个基地复制推广

客户证言：
 "稳格科技的AI质检系统不仅解决了我们的产能瓶颈，更重构了质量管控体系。通过缺陷数据深度分析，我们优化了涂布工艺参数，使极片一致性提升15%，这为4680大圆柱电池的量产奠定了基础。"
 ——XX新能源CTO 李博士