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在鋰電池生產(chǎn)線(xiàn)上,一根幾微米的毛刺或一處未被察覺(jué)的涂層異常,都可能成為影響電池壽命與安全的“隱形風(fēng)險(xiǎn)”。當(dāng)產(chǎn)線(xiàn)以秒為節(jié)拍、參數(shù)控制點(diǎn)超過(guò)6000個(gè)、材料體系不斷演進(jìn),檢測(cè)已從“質(zhì)量終點(diǎn)”轉(zhuǎn)變?yōu)樨灤┤鞒痰母兄c反饋中樞。
近日,在2025固態(tài)電池智造與產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新論壇上,凌云光圍繞《賦能電池進(jìn)化:基于多模態(tài)+AI的全流程質(zhì)量檢測(cè)體系》作專(zhuān)題報(bào)告,分享公司在電池檢測(cè)領(lǐng)域的實(shí)踐與探索。

過(guò)去十年,電池能量密度從200Wh/kg邁向300Wh/kg,制造精度極限不斷被刷新。
凌云光深耕鋰電制造一線(xiàn),以“Vision+AI”為核心,針對(duì)關(guān)鍵工藝痛點(diǎn)推出多款落地設(shè)備:

這些方案已在多家頭部客戶(hù)量產(chǎn)部署落地。每一次迭代與突破,都是對(duì)工藝與品質(zhì)的再認(rèn)知,讓檢測(cè)從“看見(jiàn)問(wèn)題”邁向“理解工藝”進(jìn)化。
隨著電池技術(shù)向固態(tài)體系躍遷,檢測(cè)維度不止尺寸與表面,更要深入材料組織、界面狀態(tài)與工藝一致性。傳統(tǒng)抽檢與單一視覺(jué)手段難以穿透內(nèi)部結(jié)構(gòu),也無(wú)法實(shí)現(xiàn)工藝級(jí)的實(shí)時(shí)反饋。

“我們不僅要‘看到問(wèn)題’,更要‘理解問(wèn)題成因’?!绷柙乒怃囯姰a(chǎn)品負(fù)責(zé)人表示。
為此,凌云光推出“多模態(tài)感知 × AI智能決策”架構(gòu),通過(guò)多源傳感與工業(yè)大模型的深度融合,構(gòu)建覆蓋材料到電芯的全流程質(zhì)量?jī)?yōu)化體系,應(yīng)對(duì)固態(tài)時(shí)代的檢測(cè)挑戰(zhàn)。
通過(guò)視覺(jué)、光譜等多模態(tài)傳感協(xié)同,構(gòu)建覆蓋表層、內(nèi)部與裝配關(guān)鍵環(huán)節(jié)的全方位檢測(cè)能力與質(zhì)量數(shù)據(jù)視角;多源數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)定,使檢測(cè)不再局限于表面觀(guān)察,而能精準(zhǔn)刻畫(huà)結(jié)構(gòu)特征與工藝差異。
當(dāng)制造復(fù)雜度超越人眼感知極限,檢測(cè)必須具備“理解力”——這將成為智能制造的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。以自研LusterLVM工業(yè)大模型為核心,構(gòu)建“檢測(cè)—決策—工藝—反饋—再學(xué)習(xí)”閉環(huán)體系。模型融合千萬(wàn)級(jí)工業(yè)數(shù)據(jù)與AIGC生成樣本,具備跨材料體系、跨工藝路線(xiàn)的遷移與自適應(yīng)能力,將檢測(cè)反饋從“小時(shí)級(jí)”壓縮至“分鐘級(jí)”,推動(dòng)質(zhì)量管理從“被動(dòng)響應(yīng)”走向“主動(dòng)診療”。

在A(yíng)I驅(qū)動(dòng)的工業(yè)變革中,檢測(cè)不再是生產(chǎn)的終點(diǎn),而是連接材料科學(xué)、工藝控制與產(chǎn)品性能的中樞,這一轉(zhuǎn)變,正重塑電池制造的質(zhì)量體系。
未來(lái),凌云光將持續(xù)以“為機(jī)器植入眼睛和大腦”為使命,為新一代電池制造提供更智能、更安全、更可靠的質(zhì)量保障,讓每一顆電芯,都擁有可追溯、可預(yù)測(cè)、可優(yōu)化的“數(shù)據(jù)指紋”。
2020-06-11
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2025-11-17